Method and apparatus for delay determination

Abstract

Method and apparatus for delay determination are disclosed. According to an embodiment, coefficients of an equalizer filter are obtained from a channel estimator. The channel estimator is configured to estimate, as the coefficients of the equalizer filter, coefficients characterizing a channel in which there is a correlation between a first signal inputted to the channel and a second signal outputted from the channel. A group delay of the equalizer filter is determined based on the coefficients of the equalizer filter. A statistical value of a delay offset between the group delay of the equalizer filter and a filter delay of the equalizer filter is determined. A time delay between the first signal and the second signal that is estimated by a delay estimator for signal synchronization is corrected based on the statistical value of the delay offset.

Description

METHOD AND APPARATUS FOR DELAY DETERMINATIONTechnical Field

[0001] Embodiments of the disclosure generally relate to signal processing, and, more particularly, to method and apparatus for delay determination.Background

[0002] This section introduces aspects that may facilitate better understanding of the present disclosure. Accordingly, the statements of this section are to be read in this light and are not to be understood as admissions about what is in the prior art or what is not in the prior art.

[0003] Synchronization method is widely applied to interference cancellation in data demodulator in radio or radar system. It is used to align a reference signal with an object signal in measurement and interference cancellation. Time delay estimation (TDE) is a module to estimate the delay between the reference signal and the object signal. Then, channel estimation and interference cancellation can be achieved by using this delay.

[0004] Passive intermodulation (PIM) is a type of distortion generated by nonlinearity of passive components, such as filters, duplexers, connectors, antennas and so forth at a cell site. PIM cancellation (PIMC) is introduced to reduce PIM distortion. PIMC generates PIM modeling signal from transmission (TX) signals and subtracts this PIM modeling signal from reception (RX) signal to mitigate PIM distortion. PIMC needs to synchronize the PIM modeling signals (generated from TX signals) with RX signals to archive PIM cancellation in time domain. TDE is introduced to estimate the delay between TX and RX signals.

[0005] Digital predistortion (DPD) is used to compensate power amplifier (PA) nonlinear characteristics. It may also include a TDE module to estimate the delay between TX signals and transmitter observation receiver (TOR) signals.

[0006] Full-duplex (FD) can increase the spectral efficiency of practical systems. Joint communication and sensing (JCAS) also needs technology of FD because the sensing signal is transmitted and received at the same time. Self-interference cancellation (SIC) is introduced to reduce interference from TX to RX. TDE is also needed to estimate the delay between TX and RX signals.Summary

[0007] This summary is provided to introduce a selection of concepts in a simplified form that are further described below in the detailed description. This summary is not intended to identify  key features or essential features of the claimed subject matter, nor is it intended to be used to limit the scope of the claimed subject matter.

[0008] One of the objects of the disclosure is to provide an improved solution for delay determination. In particular, one of the problems to be solved by the disclosure is that the existing TDE solution cannot follow up delay changing (or delay variance) due to e.g. dynamic PIM sources and temperature impact, and cannot get an accurate delay value in some cases. Another problem to be solved by the disclosure is that currently there is no supervision function for checking TDE accuracy to achieve the best performance.

[0009] According to a first aspect of the disclosure, there is provided a method at an apparatus for delay determination. The method may comprise obtaining coefficients of an equalizer filter from a channel estimator. The channel estimator may be configured to estimate, as the coefficients of the equalizer filter, coefficients characterizing a channel in which there is a correlation between a first signal inputted to the channel and a second signal outputted from the channel. The method may further comprise determining a group delay of the equalizer filter based on the coefficients of the equalizer filter. The method may further comprise determining a statistical value of a delay offset between the group delay of the equalizer filter and a filter delay of the equalizer filter. The method may further comprise correcting a time delay between the first signal and the second signal that is estimated by a delay estimator for signal synchronization, based on the statistical value of the delay offset.

[0010] In an embodiment of the disclosure, the method may further comprise determining whether the statistical value of the delay offset is within a predetermined delay window. The time delay may be corrected based on the statistical value of the delay offset when determining that the statistical value of the delay offset is within the predetermined delay window.

[0011] In an embodiment of the disclosure, the method may further comprise triggering the delay estimator to estimate the time delay again when determining that the statistical value of the delay offset is not within the predetermined delay window.

[0012] In an embodiment of the disclosure, correcting the time delay based on the statistical value of the delay offset may comprise adding current statistical value of the delay offset to currently used time delay so that the resulting time delay is to be used. An initial value of the currently used time delay is the time delay estimated by the delay estimator.

[0013] In an embodiment of the disclosure, the method may further comprise maintaining historical statistical values of the delay offset which have been used previously and corresponding values of a performance metric reflecting performance of cancellation of a third  signal that is contained in the second signal and has a correlation with the first signal. The method may further comprise determining, as an optimum delay offset, one of the historical statistical values of the delay offset which corresponds to a best one of the values of the performance metric. The method may further comprise correcting currently used time delay based on the optimum delay offset.

[0014] In an embodiment of the disclosure, correcting the currently used time delay may comprise, when the optimum delay offset is positive, adding to the currently used time delay a positive value not greater than an absolute value of the optimum delay offset, so that the resulting time delay is to be used. Correcting the currently used time delay may comprise, when the optimum delay offset is negative, subtracting from the currently used time delay the positive value not greater than the absolute value of the optimum delay offset, so that the resulting time delay is to be used.

[0015] In an embodiment of the disclosure, the performance metric may be a quotient between a power of a modeled third signal that is generated by a modeling module and a power of the second signal.

[0016] In an embodiment of the disclosure, the historical statistical values of the delay offset and the corresponding values of the performance metric may be maintained in a look-up table (LUT) .

[0017] In an embodiment of the disclosure, determining the group delay of the equalizer filter may comprise determining an amplitude response and a phase response of a transmission function of the equalizer filter, based on the coefficients of the equalizer filter. Determining the group delay of the equalizer filter may comprise determining the group delay of the equalizer filter based on the amplitude response and the phase response of the transmission function.

[0018] In an embodiment of the disclosure, the group delay of the equalizer filter may determined as a product of following factors: a quotient between a phase difference of the phase response over a passband of the equalizer filter and a bandwidth of the passband of the equalizer filter; a sampling rate of the equalizer filter; and a reciprocal of -2π.

[0019] In an embodiment of the disclosure, the filter delay of the equalizer filter may equal a sum of -1 and a smallest integer greater than or equal to one half of a number of taps of the equalizer filter.

[0020] In an embodiment of the disclosure, the statistical value of the delay offset may comprise one of: an average value of a predetermined number of delay offsets; and a weighted average value of a predetermined number of delay offsets.

[0021] In an embodiment of the disclosure, the weight applied to the delay offset may be a  quotient between a power of a modeled third signal that is generated by a modeling module to have a correlation with the first signal and a power of the second signal.

[0022] In an embodiment of the disclosure, the first signal may be transmission signals at a radio unit and the second signal may be a reception signal at the radio unit that contains a PIM signal.

[0023] According to a second aspect of the disclosure, there is provided an apparatus for delay determination. The apparatus may comprise at least one processor and at least one memory. The at least one memory may contain instructions executable by the at least one processor, whereby the apparatus may be operative to obtain coefficients of an equalizer filter from a channel estimator. The channel estimator may be configured to estimate, as the coefficients of the equalizer filter, coefficients characterizing a channel in which there is a correlation between a first signal inputted to the channel and a second signal outputted from the channel. The apparatus may be further operative to determine a group delay of the equalizer filter based on the coefficients of the equalizer filter. The apparatus may be further operative to determine a statistical value of a delay offset between the group delay of the equalizer filter and a filter delay of the equalizer filter. The apparatus may be further operative to correct a time delay between the first signal and the second signal that is estimated by a delay estimator for signal synchronization, based on the statistical value of the delay offset.

[0024] In an embodiment of the disclosure, the apparatus may be operative to perform the method according to the above first aspect.

[0025] According to a third aspect of the disclosure, there is provided a radio unit. The radio unit may comprise an apparatus according to the above second aspect.

[0026] In an embodiment of the disclosure, the radio unit may further comprise the delay estimator configured to estimate the time delay between the first signal and the second signal. The radio unit may further comprise the channel estimator configured to estimate the coefficients characterizing the channel in which there is a correlation between the first signal inputted to the channel and the second signal outputted from the channel. The radio unit may further comprise a modeling module configured to model a third signal that has a correlation with the first signal. The radio unit may further comprise a delay compensator configured to align the modeled third signal with the second signal. The radio unit may further comprise the equalizer filter configured to filter the modeled third signal based on the coefficients estimated by the channel estimator. The radio unit may further comprise a canceller configured to remove the filtered modeled third signal from the second signal.

[0027] According to a fourth aspect of the disclosure, there is provided a computer program  product. The computer program product may comprise instructions which when executed by at least one processor, cause the at least one processor to perform the method according to the above first aspect.

[0028] According to a fifth aspect of the disclosure, there is provided a computer readable storage medium. The computer readable storage medium may store thereon instructions which when executed by at least one processor, cause the at least one processor to perform the method according to the above first aspect.

[0029] According to a sixth aspect of the disclosure, there is provided an apparatus for delay determination. The apparatus may comprise an obtaining module for obtaining coefficients of an equalizer filter from a channel estimator. The channel estimator is configured to estimate, as the coefficients of the equalizer filter, coefficients characterizing a channel in which there is a correlation between a first signal inputted to the channel and a second signal outputted from the channel. The apparatus may further comprise a first determination module for determining a group delay of the equalizer filter based on the coefficients of the equalizer filter. The apparatus may further comprise a second determination module for determining a statistical value of a delay offset between the group delay of the equalizer filter and a filter delay of the equalizer filter. The apparatus may further comprise a correcting module for correcting a time delay between the first signal and the second signal that is estimated by a delay estimator for signal synchronization, based on the statistical value of the delay offset.

[0030] With any one of the above first to sixth aspects, because the time delay is corrected adaptively, delay variance due to e.g. dynamic interference / noise sources and temperature impact can be followed up and delay estimation accuracy can be improved for low accuracy cases of TDE.Brief Description of the Drawings

[0031] These and other objects, features and advantages of the disclosure will become apparent from the following detailed description of illustrative embodiments thereof, which are to be read in connection with the accompanying drawings.

[0032] FIG. 1 is a diagram illustrating an application of TDE in PIMC of a radio unit;

[0033] FIG. 2 is a diagram illustrating a TDE process;

[0034] FIG. 3 is a diagram illustrating a PIMC process;

[0035] FIG. 4 is a diagram illustrating a dynamic PIM source;

[0036] FIGs. 5A-5B are diagrams illustrating the transmission function of a linear system;

[0037] FIGs. 6A-6B are diagrams each illustrating phase responses of an equalizer filter under different delay compensation errors;

[0038] FIGs. 7A-7C are diagrams each illustrating the variance of PIMC performance with delay compensation error;

[0039] FIGs. 8-13 are flowcharts each illustrating a method performed by an apparatus for delay determination according to an embodiment of the disclosure;

[0040] FIGs. 14-15 are block diagrams each illustrating an apparatus for delay determination and a radio unit according to an embodiment of the disclosure;

[0041] FIG. 16 is a block diagram illustrating an exemplary PIM canceller according to an embodiment of the disclosure;

[0042] FIG. 17 is a flowchart illustrating an exemplary process according to an embodiment of the disclosure;

[0043] FIG. 18 is a diagram showing an example of a communication system in accordance with some embodiments;

[0044] FIG. 19 is a diagram showing a UE in accordance with some embodiments;

[0045] FIG. 20 is a diagram showing a network node in accordance with some embodiments; and

[0046] FIG. 21 is a block diagram illustrating a virtualization environment in which functions implemented by some embodiments may be virtualized.Detailed Description

[0047] For the purpose of explanation, details are set forth in the following description in order to provide a thorough understanding of the embodiments disclosed. It is apparent, however, to those skilled in the art that the embodiments may be implemented without these specific details or with an equivalent arrangement.

[0048] As described above, time delay estimation (TDE) module may be used in e.g. passive intermodulation cancellation (PIMC) , digital predistortion (DPD) , self-interference cancellation (SIC) . In PIMC, nonlinear (NL) term models are used to generate passive intermodulation (PIM) modeling signal and the PIM modeling signal is subtracted from reception (RX) signal to cancel PIM distortion signal. DPD has same need for TDE and synchronization. It needs to synchronize  transmission (TX) modeling signal with transmitter observation receiver (TOR) signal. SIC has similar structure to PIMC but TX self-interference signal is subtracted from RX signal. It does not need NL term and just needs equalizer (EQ) because this is a linear transmission (or transfer) function from TX interference to RX signal.

[0049] For ease of explanation, PIMC is taken as an example to illustrate the TDE module. FIG. 1 illustrates an application of TDE in PIMC of a radio unit. As shown, the radio unit may comprise multiple TX branches and multiple RX branches. Note that only one TX branch and one RX branch are shown in FIG. 1 for clarity. Each TX branch may comprise a digital-to-analog converter (DAC) , a power amplifier (PA) , a TX filter and a TX antenna. Each RX branch may comprise an RX antenna, an RX filter, a low noise amplifier (LNA) and an analog-to-digital converter (ADC) . PIM may occur in an RX signal received by the RX antenna and may be generated by intermodulation between TX signals from the TX antennas due to one or more PIM sources (inside the radio unit and / or outside the radio unit) .

[0050] To reduce PIM, the radio unit may comprise a PIMC interference canceller. For each of NL terms of the PIM, the PIMC interference canceller may have a modeling module 112 configured to generate a modeling signal for the NL term and a delay compensation module 114 configured to align the NL term modeling signal with the RX signal. The delay value used by the delay compensation module 114 may come from a TDE module 108. A channel estimation module 110 is configured to estimate coefficients characterizing a channel whose input is the TX signals and whose output is the RX signal. The channel estimation module 110 also needs delay compensation to align TX and RX signals. The PIMC interference canceller may further have an equalizer filter 116 configured to filter the NL term modeling signal and a subtractor 118 configured to subtract the filtered NL term modeling signal from the RX signal.

[0051] The TDE module 108 may capture TX and RX signals and make correlation calculation between them to get delay estimation value. The outputted delay value is sent to the delay compensation module 114 and the channel estimation module 110. The channel estimation module 110 may run e.g. adaptive algorithm to get the coefficients to be used by the equalizer filter 116.

[0052] In PIMC, since PIM modeling signal needs to be aligned with RX signal, the TDE module 108 is used for signal synchronization. For PIMC, TX signal is the reference signal source and RX signal is the object signal of the canceller. FIG. 2 illustrates a TDE process. As shown, the TDE module captures TX and RX signals at the same time and then does correlation calculation between them. The peak location illustrates the loop delay estimation value. In the example of FIG. 2, the delay estimation value is 200.

[0053] FIG. 3 illustrates a PIMC process. As shown, after the TDE module gets the delay compensation value, both the channel estimation module (e.g. the adaptive algorithm) and the delay compensation module may use this delay compensation value to synchronize the object signal with the reference signal. The TX signal passes the delay compensation module to align the TX signal with the RX signal. The modeling modules for the NL terms generate NL term signals by PIM modeling. The subtractor subtracts all the NL term signals from the RX signal to get a clean RX signal.

[0054] Now PIMC focuses on static PIM source. There is an assumption that all PIM sources are static, and delay never changes. So TDE just needs one time to get the delay value. The delay values for the NL terms are used for a long time until the PIMC performance is degraded critically. Another TDE may be triggered out to get a new delay value.

[0055] However, in real environment, PIM sources can be dynamic. Some PIM sources may be moving, as shown in FIG. 4 where PIM source 1 is dynamic and PIM source 2 is static. For example, a moving car may act as the PIM source 1. Another dynamic PIMC source may be caused by temperature swap since temperature can impact circuit wire length and change the loop delay by a small value.

[0056] For a strong PIM source, TDE can get accurate delay value. But for a weak PIM source, due to the impact applied by all other strong PIM sources and interference, the delay value is not accurate.

[0057] Therefore, legacy signal synchronization employs fixed delay compensation. This fixed delay compensation is just suitable for static interference cancellation in e.g. PIMC, DPD and SIC. The existing TDE cannot follow up delay changing due to dynamic PIM sources. It cannot follow up temperature impact on loop delay. It cannot get an accurate delay value in some cases.

[0058] Now PIMC algorithm is run after TDE gets correct delay values. However, currently there is no supervision function to check TDE accuracy and cannot ensure the delay value is correct for the best performance. Delay estimation having low accuracy will get worse performance and currently there is no loop back control to correct this performance degradation.

[0059] The present disclosure proposes an improved solution for delay determination. Hereinafter, the solution will be described in detail with reference to FIGs. 5A-21.

[0060] The basic principle of the first embodiment

[0061] Group delay of transmission function of linear system

[0062] FIG. 5A illustrates the time response of the transmission (or transfer) function of a linear low  pass filter. FIG. 5B illustrates the power (or amplitude) response and phase response of the transmission function of the linear low pass filter. In the example of FIGs. 5A and 5B, the linear low pass filter is a 25-tap filter. Generally, the filter delay EQDelay of an equalizer filter with real or complex coefficients is defined as:

[0063] where ceil (x) returns the smallest integer greater than or equal to x, and Tapnumber is the number of taps of the equalizer filter. The physical meaning of the filter delay is the delay of the major pass band power after the filter transmission. Thus, the filter delay of the equalizer filter in this example is defined as ceil (25 / 2) -1=12 samples. So, the delay of the major (or most) power of the signal is 12 samples after transmitting through this equalizer filter, as shown in FIG. 5A.

[0064] As shown in FIG. 5B, the stop band power is much lower than the pass band power according to the power response, and the phase response is a line in pass band but a fold line in stop band. The pass band group delay is a constant which illustrates the mean signal delay over the pass band after transmitting through this low pass filter system. The stop band group delay may be different from the pass band group delay. However, we just care about the pass band group delay because pass band signal is active signal in common cases. Generally, the pass band signal is useful and the stop band signal is noise.

[0065] The group delay DGroupDelay can be calculated by the phase response of the transmission function according to following formula:

[0066] where is the phase of the phase response at the upper-frequency limit of the passband,  is the phase of the phase response at the lower-frequency limit of the passband, fBandRight is the upper-frequency limit of the passband, fBandLeft is the lower-frequency limit of the passband, and fs is the sampling rate of the equalizer filter. In the example of FIGs. 5A and 5B, the sampling rate is 100 samples per second (sps) . Thus, the group delay is calculated as: (1.4577+28.3246)  /  (20.95+18.55)  / 2 / pi*100 = 12 samples.

[0067] Sometimes the group delay is not an integer value. But it will be very close to the integer filter delay value ceil (tap / 2) -1. Sometimes, the transmission function of the equalizer filter has frequency response of a complicated system. It may include some nonlinear behavior, and the phase response is not a line, but it is very close to a line because the linear portion is major and nonlinear portion has minor power ratio.

[0068] Delay tolerance in adaptive filter algorithm

[0069] As mentioned above, adaptive filter algorithm is widely used in many fields for channel estimation. It may be used in digital predistortion (DPD) , passive intermodulation cancellation (PIMC) and self-interference cancellation (SIC) and so on. All these interference signal cancellations need to synchronize the object signal and the reference signal. But TDE accuracy is limited and is not very high. There is a small mismatch between the object signal and the reference signal. Sometimes, TDE cannot get accurate delay value. The delay compensation module will be introduced with small delay error. This compensation error will impact interference cancellation performance. Then, one question is within how big range the adaptive algorithm can tolerate the delay compensation error. Another question is what method can be used to overcome the delay compensation error for interference cancellation system.

[0070] Simulation has been done to study how many samples is the tolerance of adaptive filter algorithm. In the simulation, some sample errors are added in the delay compensation module and performance degradation of the adaptive algorithm is checked. The delay compensation errors are added with respect to different bandwidths of the interference signal. Cancellation performances for different bandwidths are compared when the added noise floor is lower than the interference signal by 20 dbc.

[0071] FIG. 6A illustrates the phase responses for 20 MHz signal band. FIG. 6B illustrates the phase responses for 100 MHz signal band. The simulation results of FIGs. 6A and 6B are obtained by using an equalizer filter having 15 taps. The dashed lines in FIGs. 6A and 6B mark the bandwidth of the passband. From FIGs. 6A and 6B, it can be seen that the group delay changes with the delay compensation error.

[0072] Specifically, the error (or offset) of the group delay relative to the filter delay is almost equal with the opposite number of the delay compensation error when the absolute value of the delay compensation error is less than one half of the tap number of the equalizer filter. For the 15-tap equalizer, the filter delay is defined as: ceil (tap / 2) -1=7 samples. When the delay compensation error changes in a range from -3 to 3, the error of the group delay (or simply referred to as group delay error) changes with the delay compensation error. When the delay compensation error is -3, the group delay is almost 7+3=10 samples so that the group delay error is 3. When the delay compensation error is 0, the group delay is almost equal with the filter delay which is 7 samples so that the group delay error is 0. When the delay compensation error is 3, the group delay is almost 7-3=4 samples so that the group delay error is -3. Thus, the group delay error reverses from the delay compensation error because the equalizer filter corrects the delay compensation error. The sum of the delay compensation error and the group delay error is zero.  So, the equalizer filter can repair some delay compensation error. But how big range is this ability of the equalizer filter? The simulation results shown in FIGs. 7A-7C answers this question.

[0073] FIG. 7A illustrates, for a 5-tap equalizer filter, the variance of the interference cancellation performances with the delay compensation error. The horizontal axis is the delay compensation error. The upper portion of FIG. 7A shows the interference cancellation performances for different bandwidths of the interference signal. The suppression dBc means how much dB the interference distortion is suppressed by the adaptive algorithm. The lower portion of FIG. 7A compares the delay compensation error with the estimation delay error which is calculated as the filter delay minus the pass band group delay.

[0074] From FIG. 7A, it can be seen that when the delay compensation has no error, the performance is the best for all bandwidths. For wide band signal, the suppression performance is critically impacted by the delay compensation error. But for narrow band signal, the suppression performance has slower performance degradation when the delay compensation error is increased. This is caused by the requirement of wide band in which each frequency point must have correct delay compensation. But for narrow band signal, just the center bandwidth needs to be aligned, and we do not care about the stop band signal. The synchronization requirement is much lower for narrow band signal. The wide band signal includes more white noise in pass band. The cancellation performance will be worse because the random white noise cannot be canceled by the adaptive algorithm.

[0075] FIG. 7B illustrates, for a 9-tap equalizer filter, the variance of the interference cancellation performances with the delay compensation error. Compared with FIG. 7A, it can be seen that the delay error tolerance becomes wider. The estimation delay error and the real delay compensation error can be matched well in [-4: 4] samples.

[0076] FIG. 7C illustrates, for a 15-tap equalizer filter, the variance of the interference cancellation performances with the delay compensation error. Compared with FIG. 7A and FIG. 7B, it can be seen that the delay error tolerance becomes wider and the estimation delay error and the real delay compensation error can be matched well in [-7: 7] samples.

[0077] Therefore, the suppression performance has no big degradation when the delay compensation error is less than the filter delay of the equalizer filter. The estimation delay error is almost equal with the delay compensation error. But they are not matched well when the delay compensation error is bigger than the filter delay.

[0078] Adaptive delay correction (ADC) method

[0079] Because the error (or offset) of the group delay relative to the filter delay of the equalizer filter is almost equal with the opposite number of the delay compensation error, it can be used as a delay error correction parameter. The method using this delay error correction parameter may be called as ADC method herein. In the following, PIMC is taken as an example for explaining the ADC method.

[0080] Firstly, the group delay DGroupDelay of the equalizer filter may be calculated from the amplitude response and phase response of the transmission function of the equalizer filter according to following formula:

[0081] The parameters in the above formula have been explained above and thus are omitted here.

[0082] Then, the estimation delay offset OffsetD from the equalizer filter delay may be calculated as:

[0083] Then, the estimation delay offset (which may also be referred to as delay offset or group delay error herein) may be accumulated over time. For example, a predetermined number N of estimation delay offsets may be accumulated to obtain a delay correction value DlycompDeltaaccording to following formula:

[0084] where PIM_Model_power is the power of an NL term modeling signal of the PIM, RX_power is the power of the RX signal, RX_clean_power is the power of the clean RX signal which is the RX signal after undergoing PIMC.

[0085] As analyzed above, when the delay compensation error is less than one half of the equalizer tap number (or the filter delay of the equalizer filter) , the cancellation performance will be good enough because the equalizer filter can correct this delay compensation error. However, when the delay compensation error is bigger than one half of the equalizer tap number (or the filter delay of the equalizer filter) , the performance will be degraded critically. Thus, a threshold (e.g. the filter delay EQDelay) may be introduced to decide whether the delay correction value is appropriate. Note that any other suitable value besides EQDelay may be used instead.

[0086] If the delay correction value is located into an equalizer delay window defined by the threshold (-EQDelay＜DlycompDelta＜EQDelay) , the performance will be good enough. However, if the delay correction value is located outside the equalizer delay window, the performance will be degraded by the big delay compensation error. In this case, this new delay correction value may be discarded. And the ADC method may continue to find next time ADC value until a reasonable delay correction value is gotten. It is also possible that if the delay correction value is located outside the equalizer delay window, the ADC method may redo TDE to get a new delay value to which the delay correction value is to be applied.

[0087] The first embodiment and its variants

[0088] FIG. 8 is a flowchart illustrating a method performed by an apparatus for delay determination according to the first embodiment of the disclosure. At block 802, the apparatus obtains coefficients of an equalizer filter from a channel estimator. The channel estimator is configured to estimate, as the coefficients of the equalizer filter, coefficients characterizing a channel in which there is a correlation between a first signal inputted to the channel and a second signal outputted from the channel.

[0089] As an example, the first signal may be transmission signals at a radio unit and the second signal may be a reception signal at the radio unit. The second signal may contain a third signal generated from the first signal and thus has a correlation with the first signal. In this example, the third signal may be a PIM signal generated by intermodulation between the transmission signals due to internal PIM source inside the radio unit and / or external PIM source outside the radio unit. As another example, the first signal may be transmission signals inputted to a power amplifier in a radio unit and the second signal may be transmitter observation receiver (TOR) signals at the radio unit which have passed through the power amplifier. The second signal may contain a third signal generated from the first signal and thus has a correlation with the first signal. In this example, the third signal may be an active intermodulation (AIM) signal generated by intermodulation between the transmission signals due to the nonlinear transfer function of the power amplifier. As yet another example, the first signal may be a noise signal outside an adaptive noise cancelling headphone and the second signal may be a component of the noise signal which enters the ear (s) of a person wearing the adaptive noise cancelling headphone. It is also possible that the second signal may be a mixture of an audial signal (e.g. a music signal) and the above-mentioned component of the noise signal.

[0090] It should be noted that the application scenarios of the present disclosure are not limited to the above examples. The principle of the present disclosure may be applicable to any scenario where two signals between which there is a correlation need to be synchronized. As an example,  a second signal in the two signals may contain a third signal having the correlation with a first signal of the two signals. As another example, the whole second signal may have the correlation with the first signal. The third signal or the whole second signal may be an object (e.g. interference or noise) to be cancelled in object (e.g. interference / noise) cancellation. Or the third signal may be an object to be extracted from the second signal in object (e.g. signal) prediction. The examples of other application scenarios of the present disclosure besides the above mentioned wireless communication and acoustic interference / noise cancellation may include but not limited to optical communication, wired communication, satellite communication, radar detection, distance measurement, echo cancellation, etc.

[0091] The coefficients of the channel may be estimated by the channel estimator by using various adaptive filtering techniques such as least square (LS) , least mean square (LMS) , recursive least square (RLS) , normalized least mean square (NLMS) , etc. Take LMS as an exemplary example. The first signal may pass the adaptive filter to get an estimated output and the coefficients of the adaptive filter may be dynamically updated in real-time to minimize the mean square error between the second signal and the estimated output.

[0092] At block 804, the apparatus determines a group delay of the equalizer filter based on the coefficients of the equalizer filter. For example, block 804 may be implemented as blocks 910-912 of FIG. 9. At block 910, the apparatus determines an amplitude response and a phase response of a transmission function of the equalizer filter, based on the coefficients of the equalizer filter. For example, the amplitude response and phase response of the transmission function may be determined from the coefficients of the equalizer filter by using various adaptive filter estimation techniques. At block 912, the apparatus determines the group delay of the equalizer filter based on the amplitude response and the phase response of the transmission function. For example, the group delay of the equalizer filter may be determined as a product of following factors: a quotient between a phase difference of the phase response over a passband of the equalizer filter and a bandwidth of the passband of the equalizer filter; a sampling rate of the equalizer filter; and a reciprocal of -2π. The passband of the equalizer filter may be obtained from the amplitude response of the transmission function.

[0093] Referring back to FIG. 8, at block 806, the apparatus determines a statistical value of a delay offset between the group delay of the equalizer filter and a filter delay of the equalizer filter. For example, the filter delay of the equalizer filter may equal a sum of -1 and a smallest integer greater than or equal to one half of a number of taps of the equalizer filter. As an example, the statistical value of the delay offset may be an average value of a predetermined number of delay offsets. As another example, the statistical value of the delay offset may be a  weighted average value of a predetermined number of delay offsets. The weight applied to the delay offset may be e.g. a quotient between a power of a modeled third signal that is generated by a modeling module to have a correlation with the first signal and a power of the second signal.

[0094] In the above example where the first signal is transmission signals at a radio unit and the second signal is a reception signal at the radio unit, the third signal may be a PIM signal contained in the reception signal. The modeled third signal may be a PIM modeling signal generated by a modeling module for PIMC.

[0095] In the above example where the first signal is a noise signal outside an adaptive noise cancelling headphone and the second signal is a mixture of an audial signal and the component of the noise signal entering the ear (s) of a person wearing the headphone, the third signal may be the component of the noise signal. The equalizer filter may act as the modeling module to generate a modeling signal from the noise signal outside the headphone. The phase of the modeling signal may be inverted so that the phase-inverted version of the modeling signal may be played out from the headphone to counteract with the component of the noise signal.

[0096] Note that for other application scenarios of object cancellation, the modeled third signal may be generated for the cancellation object in a way similar as described above.

[0097] In the application scenario of object prediction, the equalizer filter may act as the modeling module to generate the modeled third signal from the first signal so that the modeled third signal may be used as an estimation of the object extracted from the second signal.

[0098] At block 808, the apparatus corrects a time delay between the first signal and the second signal that is estimated by a delay estimator for signal synchronization, based on the statistical value of the delay offset. For example, the delay estimator may calculate a correlation between the first signal and the second signal and find a peak in the calculated correlation to obtain the time delay. For example, block 808 may be implemented as block 1014. At block 1014, the apparatus adds current statistical value of the delay offset to currently used time delay so that the resulting time delay is to be used. An initial value of the currently used time delay is the time delay estimated by the delay estimator.

[0099] With the method of FIG. 8, because the time delay is corrected adaptively, delay variance due to e.g. dynamic interference / noise sources and temperature impact can be followed up and delay estimation accuracy can be improved for low accuracy cases of TDE.

[0100] FIG. 11 is a flowchart illustrating a method performed by an apparatus for delay determination according to a variant of the first embodiment of the disclosure. As shown, the  main difference between the method of FIG. 10 and the method of FIG. 8 is that when blocks 802-806 of FIG. 8 have been performed, block 1118 is performed. At block 1118, the apparatus determines whether the statistical value of the delay offset is within a predetermined delay window. As an exemplary example, the upper limit of the predetermined delay window may be the filter delay of the equalizer filter and the lower limit of the predetermined delay window may be an opposite number of the filter delay of the equalizer filter. It is also possible that the upper limit of the predetermined delay window may be a product of the filter delay of the equalizer filter and a first predetermined scaling factor and the lower limit of the predetermined delay window may be a product of an opposite number of the filter delay of the equalizer filter and a second predetermined scaling factor.

[0101] When determining that the statistical value of the delay offset is within the predetermined delay window, the apparatus corrects the time delay between the first signal and the second signal that is estimated by the delay estimator for signal synchronization, based on the statistical value of the delay offset at block 808. On the other hand, when determining that the statistical value of the delay offset is not within the predetermined delay window, the apparatus triggers the delay estimator to estimate the time delay again at block 1120.

[0102] With the method of FIG. 11, because the time delay is corrected when the statistical value of the delay offset is within the predetermined delay window, the performance of object cancellation / prediction can be ensured. Because the time delay estimation is triggered again when that the statistical value of the delay offset is not within the predetermined delay window, it can prevent unsuitable time delay from being applied to object cancellation / prediction.

[0103] The basic principle of the second embodiment

[0104] The real system is much more complicated than the simulated system. The performance may be impacted by some outside interference signals. The one-time performance is not accurate to make judgment of delay compensation accuracy. However, the average performance for a long time is believable and matches well with the result in reality.

[0105] In view of the above, a look-up table (LUT) may be introduced for performance supervision. It may be a sub-module of ADC. The LUT may store the relationship between the suppression performance with DlycompDelta. The best performance indicates the best delay correction value even if it may be not on the zero delay offset from the filter delay. The strategy to choose the best delay correction value is the most possible way to get the best performance. Note that the best delay correction value should be located into the filter delay range as shown below: -EQDelay＜BestDlycompDelta＜EQDelay.

[0106] If BestDlycompDelta is equal with zero delay offset, it is matched with the simulation. ADC sets the delay correction value to this zero delay offset. If it is not equal with zero delay offset, ADC can just swap (or correct) the time delay with one sample. That is, the delay correction value to be used is set according to following formula: DlycompDelta= sign (BestDlycompDelta) .

[0107] ADC may check the performance again to make confirm that this new delay is better than last one. The LUT table is also updated by the new performance information. After some times of updating by adding 1 sample, 2 samples, …until the absolute value of BestDlycompDelta in the direction indicated by the sign of BestDlycompDelta, if the delay correction value is just equal with BestDlycompDelta and LUT illustrates this delay correction value leads to the best performance now, ADC will keep this delay correction value. Note that the BestDlycompDelta may vary during the LUT is updated in real time.

[0108] The second embodiment

[0109] FIG. 12 is a flowchart illustrating a method performed by an apparatus for delay determination according to the second embodiment of the disclosure. The method of FIG. 12 may be performed when the method of FIG. 8 or FIG. 11 has been performed. At block 1222, the apparatus maintains historical statistical values of the delay offset which have been used previously and corresponding values of a performance metric reflecting performance of cancellation of a third signal that is contained in the second signal and has a correlation with the first signal. For example, the historical statistical values of the delay offset and the corresponding values of the performance metric may be maintained in an LUT. The method of FIG. 8 or FIG. 11 may be performed repeatedly for a relatively long time so that sufficient historical statistical values of the delay offset and corresponding values of the performance metric can be maintained. The performance metric may be e.g. a quotient between a power of a modeled third signal that is generated by a modeling module and a power of the second signal. The third signal and the generation of the modeled third signal have been described above with respect to block 806 of FIG. 8.

[0110] At block 1224, the apparatus determines, as an optimum delay offset, one of the historical statistical values of the delay offset which corresponds to a best one of the values of the performance metric. At block 1226, the apparatus corrects currently used time delay based on the optimum delay offset. For example, block 1226 may be implemented as blocks 1328-1330 of FIG. 13. At block 1328, when the optimum delay offset is positive, the apparatus adds to the  currently used time delay a positive value not greater than an absolute value of the optimum delay offset, so that the resulting time delay is to be used. At block 1330, when the optimum delay offset is negative, the apparatus subtracts from the currently used time delay the positive value not greater than the absolute value of the optimum delay offset, so that the resulting time delay is to be used. As an exemplary example, if the absolute value of the optimum delay offset is greater than one, the positive value may be simply set to one.

[0111] With the method of FIG. 12, because the currently used time delay is corrected based on the optimum delay offset selected from historical data, the best performance of object cancellation / prediction can be achieved.

[0112] Next, some apparatus embodiments of the present disclosure will be described. FIG. 14 is a block diagram illustrating an apparatus for delay determination and a radio unit according to an embodiment of the disclosure. For example, the radio unit may be for use in a base station such as a next generation node B (gNB) , an evolved node B (eNB) , etc. Note that the apparatus for delay determination may be a separate apparatus and be installed into the radio unit to be connected with other components of the radio unit. Thus, this embodiment provides an apparatus 1402 for delay determination and also provides a radio unit 1400 comprising the apparatus 1402. The apparatus 1402 comprises a processor 1404 and a memory 1406 that stores a program.

[0113] The program includes program instructions that, when executed by the processor 1404, enable the apparatus 1402 to operate in accordance with the embodiments of the present disclosure, as discussed above. That is, the embodiments of the present disclosure may be implemented at least in part by computer software executable by the processor 1404, or by hardware, or by a combination of software and hardware.

[0114] The memory 1406 may be of any type suitable to the local technical environment and may be implemented using any suitable data storage technology, such as semiconductor based memory devices, flash memories, magnetic memory devices and systems, optical memory devices and systems, fixed memories and removable memories. The processor 1404 may be of any type suitable to the local technical environment, and may include one or more of general purpose computers, special purpose computers, microprocessors, digital signal processors (DSPs) and processors based on multi-core processor architectures, as non-limiting examples.

[0115] Optionally, the radio unit 1400 may further comprise: a delay estimator 1408, a channel estimator 1410, a modeling module 1412, a delay compensator 1414, an equalizer filter 1416 and a canceller 1418. The delay estimator 1408 may be configured to estimate the time delay between the first signal and the second signal. The channel estimator 1410 may be configured to estimate the coefficients characterizing the channel in which there is a correlation between the  first signal inputted to the channel and the second signal outputted from the channel. The modeling module 1412 may be configured to model a third signal that has a correlation with the first signal. The delay compensator 1414 may be configured to align the modeled third signal with the second signal. The equalizer filter 1416 may be configured to filter the modeled third signal based on the coefficients estimated by the channel estimator. The canceller 1418 may be configured to remove the filtered modeled third signal from the second signal.

[0116] Based on the above description, the present disclosure also provides a computer program product. The computer program product may comprise instructions which when executed by at least one processor, cause the at least one processor to perform the method according to any of the above method embodiments.

[0117] In addition, the present disclosure also provides a computer readable storage medium. The computer readable storage medium may store thereon instructions which when executed by at least one processor, cause the at least one processor to perform the method according to any of the above method embodiments.

[0118] FIG. 15 is a block diagram illustrating an apparatus for delay determination and a radio unit according to an embodiment of the disclosure. Similar to the embodiment of FIG. 14, the embodiment of FIG. 15 provides an apparatus 1502 for delay determination and also provides a radio unit 1500 comprising the apparatus 1502. The apparatus 1502 comprises an obtaining module 1504, a first determination module 1506, a second determination module 1508 and a correcting module 1510. The obtaining module 1504 may be configured to obtain coefficients of an equalizer filter from a channel estimator. The channel estimator is configured to estimate, as the coefficients of the equalizer filter, coefficients characterizing a channel in which there is a correlation between a first signal inputted to the channel and a second signal outputted from the channel. The first determination module 1506 may be configured to determine a group delay of the equalizer filter based on the coefficients of the equalizer filter. The second determination module 1508 may be configured to determine a statistical value of a delay offset between the group delay of the equalizer filter and a filter delay of the equalizer filter. The correcting module 1510 may be configured to correct a time delay between the first signal and the second signal that is estimated by a delay estimator for signal synchronization, based on the statistical value of the delay offset. The modules described above may be implemented by hardware, or software, or a combination of both.

[0119] FIG. 16 is a block diagram illustrating an exemplary PIM canceller in a radio unit according to an embodiment of the disclosure. The application of ADC structure (or architecture) in PIMC will be explained with reference to FIG. 16. The radio unit may comprise multiple TX  branches and multiple RX branches. Note that only one TX branch and one RX branch are shown in FIG. 16 for clarity. Each TX branch may comprise a digital-to-analog converter (DAC) , a power amplifier (PA) , a TX filter and a TX antenna. Each RX branch may comprise an RX antenna, an RX filter, a low noise amplifier (LNA) and an analog-to-digital converter (ADC) . PIM may occur in an RX signal received by the RX antenna and may be generated by intermodulation between TX signals from the TX antennas due to one or more PIM sources (inside the radio unit and / or outside the radio unit) .

[0120] For each of NL terms of the PIM, the PIM canceller may comprise a TDE module 1608, a channel estimation module 1610, an ADC module 1602, a modeling module 1612, a delay compensation module 1614, an equalizer filter 1616 and a subtractor 1618. Note that the TDE module 1608, the channel estimation module 1610 and the ADC module 1602 may also be components separate from the PIM canceller. The TDE module 1608 may get TX signals and RX signal to estimate a delay compensation value. The channel estimation module 1610 may get TX signals, RX signal and the delay compensation value to estimate equalizer coefficients of the equalizer filter 1616. The ADC module 1602 may get the equalizer coefficients from the channel estimation module 1610. The ADC module 1602 may also get capturing data of RX signal and RX clean signal. The ADC module 1602 may calculate the group delay of the equalizer filter from the equalizer coefficients and calculate RX power and PIM modeling signal power from the two capturing data so that the delay correction value is calculated and sent to the output of the TDE module 1608. A new delay compensation value may be gotten by adding this delay correction value to the output (e.g. the “delay” value in FIG. 16) of the TDE module 1608. In this way, the output of the TDE module 1608 is corrected by the ADC module 1602. This new delay compensation value is sent to the delay compensation module 1614 for aligning the NL term modeling signal (from the modeling module 1612) with the RX signal. This new delay compensation value is also sent to the channel estimation module 1610 for updating the estimation of the equalizer coefficients at the next time. Note that this new delay compensation value (e.g. “delay_new” value in FIG. 16) is used as new basic delay compensation value to which correction is applied. In this way, when performing correction at the next time, the delay correction value outputted from the ADC module 1602 will be added to the new basic delay compensation value. The equalizer filter 1616 may filter the NL term modeling signal and the subtractor 1618 may subtract the filtered NL term modeling signal from the RX signal. The equalizer filter 1616 can compensate the delay compensation error by the delay correction value.

[0121] FIG. 17 is a flowchart illustrating an exemplary process according to an embodiment of the disclosure. At block 1701, cell setup is performed. At block 1702, PIMC and LUT are  initialized. At block 1703, TDE is performed. At block 1704, PIMC is run to get equalizer coefficients after convergence of the adaptive algorithm. At block 1705, the group delay of the equalizer is estimated. At block 1706, the offset of the group delay from the filter delay of the equalizer is calculated. At block 1707, a delta delay is calculated by using the weighting of NL term modeling signal power divided by RX signal power. At block 1708, it is determined whether the delta delay is located into the filter delay window. If the delta delay is located into the filter delay window, the delay compensation value is corrected with the delta delay at block 1709. On the other hand, if the delta delay is not located into the filter delay window, blocks 1703-1707 are performed again. At block 1710, it is checked whether all strong PIM sources are found. If the checking result is negative, blocks 1703-1709 are performed again.

[0122] If the checking result is positive, the new delta delay is updated into an LUT storing the correspondence between the PIMC performance and the delta delay. Suppose sufficient historical data has been maintained in the LUT. At block 1712, the best performance delta delay is chosen from the LUT and the sign of the best performance delta delay is gotten. At block 1713, the delay compensation value is corrected with one sample delta delay in a direction indicated by the sign of the best performance delta delay. The resulting new delay compensation value is updated into PIMC for subsequent processing.

[0123] Based on the above description, the present disclosure provides a novel adaptive synchronization method in which the delay compensation value for synchronization is adaptively adjusted by a novel ADC function when synchronizing object and reference signals. The ADC corrects the estimation error coming from TDE by using a delta delay to get the best cancellation performance. This adaptive synchronization method solves dynamic interference source (e.g. PIM) delay estimation and delay variance following function. It improves delay compensation accuracy for delay variance of temperature swapping. It also improves the accuracy for low accuracy cases of TDE. It can follow up the delay changing (or delay variance) for dynamic interference sources.

[0124] The ADC is working during cancellation function running, and thus, is a continuous process accompanying the cancellation process and has no impact to traffic and cancellation function. Thus, it is not like TDE which is just done before the cancellation operation. The TDE cannot be done during the cancellation process because training pattern may be sent out from the reference channel. If TDE is done during the cancellation process, it will break the traffic TX signal sending out in DPD, PIMC and SIC.

[0125] In the ADC, the delta delay or delay correction value is calculated from the group delay (based on the equalizer coefficients) and signal powers during the cancellation working. The  ADC does not break traffic signals and canceller working.

[0126] The performance of cancellation can be estimated by the ratio of PIM modeling signal power to RX signal power. The signal power may take the form of e.g. root mean square (RMS) power. This ratio is used as performance judgment rule for ADC accuracy. It is also used as the weighting ratio for the delay correction value.

[0127] Performance supervision is also introduced to control the ADC process. An LUT is introduced to store the relationship between the delay correction value with the cancellation performance. This LUT can be used to illustrate the best performance delay correction value. If the performance is good enough, ADC continues working. However, if the performance is dropped down critically and ADC cannot recover the performance to a good condition, a new TDE is trigged out to correct the initial delay compensation value. Thus, the ADC can ensure the best performance for interference cancellation by adaptive adjustment of the delay variance and performance supervision.

[0128] This novel method can be easily implemented into radio system because there is no big change to hardware implementation. The major change is adding the ADC function. It can be implemented into hardware or software because it is a low computational consumption function.

[0129] FIG. 18 shows an example of a communication system 3100 in accordance with some embodiments.

[0130] In the example, the communication system 3100 includes a telecommunication network 3102 that includes an access network 3104, such as a radio access network (RAN) , and a core network 3106, which includes one or more core network nodes 3108. The access network 3104 includes one or more access network nodes, such as network nodes 3110a and 3110b (one or more of which may be generally referred to as network nodes 3110) , or any other similar 3rd Generation Partnership Project (3GPP) access nodes or non-3GPP access points. Moreover, as will be appreciated by those of skill in the art, a network node is not necessarily limited to an implementation in which a radio portion and a baseband portion are supplied and integrated by a single vendor. Thus, it will be understood that network nodes include disaggregated implementations or portions thereof. For example, in some embodiments, the telecommunication network 3102 includes one or more Open-RAN (ORAN) network nodes. An ORAN network node is a node in the telecommunication network 3102 that supports an ORAN specification (e.g., a specification published by the O-RAN Alliance, or any similar organization) and may operate alone or together with other nodes to implement one or more functionalities of any node in the telecommunication network 3102, including one or more network nodes 3110 and / or core network nodes 3108.

[0131] Examples of an ORAN network node include an open radio unit (O-RU) , an open distributed unit (O-DU) , an open central unit (O-CU) , including an O-CU control plane (O-CU-CP) or an O-CU user plane (O-CU-UP) , a RAN intelligent controller (near-real time or non-real time) hosting software or software plug-ins, such as a near-real time control application (e.g., xApp) or a non-real time control application (e.g., rApp) , or any combination thereof (the adjective “open” designating support of an ORAN specification) . The network node may support a specification by, for example, supporting an interface defined by the ORAN specification, such as an A1, F1, W1, E1, E2, X2, Xn interface, an open fronthaul user plane interface, or an open fronthaul management plane interface. Moreover, an ORAN access node may be a logical node in a physical node. Furthermore, an ORAN network node may be implemented in a virtualization environment (described further below) in which one or more network functions are virtualized. For example, the virtualization environment may include an O-Cloud computing platform orchestrated by a Service Management and Orchestration Framework via an O-2 interface defined by the O-RAN Alliance or comparable technologies. The network nodes 3110 facilitate direct or indirect connection of user equipment (UE) , such as by connecting UEs 3112a, 3112b, 3112c, and 3112d (one or more of which may be generally referred to as UEs 3112) to the core network 3106 over one or more wireless connections.

[0132] Example wireless communications over a wireless connection include transmitting and / or receiving wireless signals using electromagnetic waves, radio waves, infrared waves, and / or other types of signals suitable for conveying information without the use of wires, cables, or other material conductors. Moreover, in different embodiments, the communication system 3100 may include any number of wired or wireless networks, network nodes, UEs, and / or any other components or systems that may facilitate or participate in the communication of data and / or signals whether via wired or wireless connections. The communication system 3100 may include and / or interface with any type of communication, telecommunication, data, cellular, radio network, and / or other similar type of system.

[0133] The UEs 3112 may be any of a wide variety of communication devices, including wireless devices arranged, configured, and / or operable to communicate wirelessly with the network nodes 3110 and other communication devices. Similarly, the network nodes 3110 are arranged, capable, configured, and / or operable to communicate directly or indirectly with the UEs 3112 and / or with other network nodes or equipment in the telecommunication network 3102 to enable and / or provide network access, such as wireless network access, and / or to perform other functions, such as administration in the telecommunication network 3102.

[0134] In the depicted example, the core network 3106 connects the network nodes 3110 to one or more host computing systems, such as host 3116. These connections may be direct or indirect via one or more intermediary networks or devices. In other examples, network nodes may be directly coupled to hosts. The core network 3106 includes one more core network nodes (e.g., core network node 3108) that are structured with hardware and software components. Features of these components may be substantially similar to those described with respect to the UEs, network nodes, and / or hosts, such that the descriptions thereof are generally applicable to the corresponding components of the core network node 3108. Example core network nodes include functions of one or more of a Mobile Switching Center (MSC) , Mobility Management Entity (MME) , Home Subscriber Server (HSS) , Access and Mobility Management Function (AMF) , Session Management Function (SMF) , Authentication Server Function (AUSF) , Subscription Identifier De-concealing function (SIDF) , Unified Data Management (UDM) , Security Edge Protection Proxy (SEPP) , Network Exposure Function (NEF) , and / or a User Plane Function (UPF) .

[0135] The host 3116 may be under the ownership or control of a service provider other than an operator or provider of the access network 3104 and / or the telecommunication network 3102. The host 3116 may host a variety of applications to provide one or more service. Examples of such applications include live and pre-recorded audio / video content, data collection services such as retrieving and compiling data on various ambient conditions detected by a plurality of UEs, analytics functionality, social media, functions for controlling or otherwise interacting with remote devices, functions for an alarm and surveillance center, or any other such function performed by a server.

[0136] As a whole, the communication system 3100 of FIG. 18 enables connectivity between the UEs, network nodes, and hosts. In that sense, the communication system may be configured to operate according to predefined rules or procedures, such as specific standards that include, but are not limited to: Global System for Mobile Communications (GSM) ; Universal Mobile Telecommunications System (UMTS) ; Long Term Evolution (LTE) , and / or other suitable 2G, 3G, 4G, 5G standards, or any applicable future generation standard (e.g., 6G) ; wireless local area network (WLAN) standards, such as the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.11 standards (WiFi) ; and / or any other appropriate wireless communication standard, such as the Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMax) , Bluetooth, Z-Wave, Near Field Communication (NFC) ZigBee, LiFi, and / or any low-power wide-area network (LPWAN) standards such as LoRa and Sigfox.

[0137] In some examples, the telecommunication network 3102 is a cellular network that implements 3GPP standardized features. Accordingly, the telecommunications network 3102 may support network slicing to provide different logical networks to different devices that are connected to the telecommunication network 3102. For example, the telecommunications network 3102 may provide Ultra Reliable Low Latency Communication (URLLC) services to some UEs, while providing Enhanced Mobile Broadband (eMBB) services to other UEs, and / or Massive Machine Type Communication (mMTC)  / Massive IoT services to yet further UEs.

[0138] In some examples, the UEs 3112 are configured to transmit and / or receive information without direct human interaction. For instance, a UE may be designed to transmit information to the access network 3104 on a predetermined schedule, when triggered by an internal or external event, or in response to requests from the access network 3104. Additionally, a UE may be configured for operating in single-or multi-RAT or multi-standard mode. For example, a UE may operate with any one or combination of Wi-Fi, NR (New Radio) and LTE, i.e. being configured for multi-radio dual connectivity (MR-DC) , such as E-UTRAN (Evolved-UMTS Terrestrial Radio Access Network) New Radio -Dual Connectivity (EN-DC) .

[0139] In the example, the hub 3114 communicates with the access network 3104 to facilitate indirect communication between one or more UEs (e.g., UE 3112c and / or 3112d) and network nodes (e.g., network node 3110b) . In some examples, the hub 3114 may be a controller, router, content source and analytics, or any of the other communication devices described herein regarding UEs. For example, the hub 3114 may be a broadband router enabling access to the core network 3106 for the UEs. As another example, the hub 3114 may be a controller that sends commands or instructions to one or more actuators in the UEs. Commands or instructions may be received from the UEs, network nodes 3110, or by executable code, script, process, or other instructions in the hub 3114. As another example, the hub 3114 may be a data collector that acts as temporary storage for UE data and, in some embodiments, may perform analysis or other processing of the data. As another example, the hub 3114 may be a content source. For example, for a UE that is a VR device, display, loudspeaker, or other media delivery device, the hub 3114 may retrieve VR assets, video, audio, or other media or data related to sensory information via a network node, which the hub 3114 then provides to the UE either directly, after performing local processing, and / or after adding additional local content. In still another example, the hub 3114 acts as a proxy server or orchestrator for the UEs, in particular if one or more of the UEs are low energy IoT devices.

[0140] The hub 3114 may have a constant / persistent or intermittent connection to the network node 3110b. The hub 3114 may also allow for a different communication scheme and / or  schedule between the hub 3114 and UEs (e.g., UE 3112c and / or 3112d) , and between the hub 3114 and the core network 3106. In other examples, the hub 3114 is connected to the core network 3106 and / or one or more UEs via a wired connection. Moreover, the hub 3114 may be configured to connect to an M2M service provider over the access network 3104 and / or to another UE over a direct connection. In some scenarios, UEs may establish a wireless connection with the network nodes 3110 while still connected via the hub 3114 via a wired or wireless connection. In some embodiments, the hub 3114 may be a dedicated hub -that is, a hub whose primary function is to route communications to / from the UEs from / to the network node 3110b. In other embodiments, the hub 3114 may be a non-dedicated hub -that is, a device which is capable of operating to route communications between the UEs and network node 3110b, but which is additionally capable of operating as a communication start and / or end point for certain data channels.

[0141] FIG. 19 shows a UE 3200 in accordance with some embodiments. The UE 3200 presents additional details of some embodiments of the UE 3112 of FIG. 18. As used herein, a UE refers to a device capable, configured, arranged and / or operable to communicate wirelessly with network nodes and / or other UEs. Examples of a UE include, but are not limited to, a smart phone, mobile phone, cell phone, voice over IP (VoIP) phone, wireless local loop phone, desktop computer, personal digital assistant (PDA) , wireless cameras, gaming console or device, music storage / playback device, wearable terminal device, wireless endpoint, mobile station, tablet, laptop, laptop-embedded equipment (LEE) , laptop-mounted equipment (LME) , an Augmented Reality (AR) or Virtual Reality (VR) device, wireless customer-premise equipment (CPE) , vehicle, vehicle-mounted or vehicle embedded / integrated wireless device, etc. Other examples include any UE identified by the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) , including a narrow band internet of things (NB-IoT) UE, a machine type communication (MTC) UE, and / or an enhanced MTC (eMTC) UE.

[0142] A UE may support device-to-device (D2D) communication, for example by implementing a 3GPP standard for sidelink communication, Dedicated Short-Range Communication (DSRC) , vehicle-to-vehicle (V2V) , vehicle-to-infrastructure (V2I) , or vehicle-to-everything (V2X) . In other examples, a UE may not necessarily have a user in the sense of a human user who owns and / or operates the relevant device. Instead, a UE may represent a device that is intended for sale to, or operation by, a human user but which may not, or which may not initially, be associated with a specific human user (e.g., a smart sprinkler controller) . Alternatively, a UE may represent a device that is not intended for sale to, or operation by, an  end user but which may be associated with or operated for the benefit of a user (e.g., a smart power meter) .

[0143] The UE 3200 includes processing circuitry 3202 that is operatively coupled via a bus 3204 to an input / output interface 3206, a power source 3208, a memory 3210, a communication interface 3212, and / or any other component, or any combination thereof. Certain UEs may utilize all or a subset of the components shown in FIG. 19. The level of integration between the components may vary from one UE to another UE. Further, certain UEs may contain multiple instances of a component, such as multiple processors, memories, transceivers, transmitters, receivers, etc.

[0144] The processing circuitry 3202 is configured to process instructions and data and may be configured to implement any sequential state machine operative to execute instructions stored as machine-readable computer programs in the memory 3210. The processing circuitry 3202 may be implemented as one or more hardware-implemented state machines (e.g., in discrete logic, field-programmable gate arrays (FPGAs) , application specific integrated circuits (ASICs) , etc. ) ; programmable logic together with appropriate firmware; one or more stored computer programs, general-purpose processors, such as a microprocessor or digital signal processor (DSP) , together with appropriate software; or any combination of the above. For example, the processing circuitry 3202 may include multiple central processing units (CPUs) .

[0145] In the example, the input / output interface 3206 may be configured to provide an interface or interfaces to an input device, output device, or one or more input and / or output devices. Examples of an output device include a speaker, a sound card, a video card, a display, a monitor, a printer, an actuator, an emitter, a smartcard, another output device, or any combination thereof. An input device may allow a user to capture information into the UE 3200. Examples of an input device include a touch-sensitive or presence-sensitive display, a camera (e.g., a digital camera, a digital video camera, a web camera, etc. ) , a microphone, a sensor, a mouse, a trackball, a directional pad, a trackpad, a scroll wheel, a smartcard, and the like. The presence-sensitive display may include a capacitive or resistive touch sensor to sense input from a user. A sensor may be, for instance, an accelerometer, a gyroscope, a tilt sensor, a force sensor, a magnetometer, an optical sensor, a proximity sensor, a biometric sensor, etc., or any combination thereof. An output device may use the same type of interface port as an input device. For example, a Universal Serial Bus (USB) port may be used to provide an input device and an output device.

[0146] In some embodiments, the power source 3208 is structured as a battery or battery pack. Other types of power sources, such as an external power source (e.g., an electricity outlet) ,  photovoltaic device, or power cell, may be used. The power source 3208 may further include power circuitry for delivering power from the power source 3208 itself, and / or an external power source, to the various parts of the UE 3200 via input circuitry or an interface such as an electrical power cable. Delivering power may be, for example, for charging of the power source 3208. Power circuitry may perform any formatting, converting, or other modification to the power from the power source 3208 to make the power suitable for the respective components of the UE 3200 to which power is supplied.

[0147] The memory 3210 may be or be configured to include memory such as random access memory (RAM) , read-only memory (ROM) , programmable read-only memory (PROM) , erasable programmable read-only memory (EPROM) , electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM) , magnetic disks, optical disks, hard disks, removable cartridges, flash drives, and so forth. In one example, the memory 3210 includes one or more application programs 3214, such as an operating system, web browser application, a widget, gadget engine, or other application, and corresponding data 3216. The memory 3210 may store, for use by the UE 3200, any of a variety of various operating systems or combinations of operating systems.

[0148] The memory 3210 may be configured to include a number of physical drive units, such as redundant array of independent disks (RAID) , flash memory, USB flash drive, external hard disk drive, thumb drive, pen drive, key drive, high-density digital versatile disc (HD-DVD) optical disc drive, internal hard disk drive, Blu-Ray optical disc drive, holographic digital data storage (HDDS) optical disc drive, external mini-dual in-line memory module (DIMM) , synchronous dynamic random access memory (SDRAM) , external micro-DIMM SDRAM, smartcard memory such as tamper resistant module in the form of a universal integrated circuit card (UICC) including one or more subscriber identity modules (SIMs) , such as a USIM and / or ISIM, other memory, or any combination thereof. The UICC may for example be an embedded UICC (eUICC) , integrated UICC (iUICC) or a removable UICC commonly known as ‘SIM card. ’ The memory 3210 may allow the UE 3200 to access instructions, application programs and the like, stored on transitory or non-transitory memory media, to off-load data, or to upload data. An article of manufacture, such as one utilizing a communication system may be tangibly embodied as or in the memory 3210, which may be or comprise a device-readable storage medium.

[0149] The processing circuitry 3202 may be configured to communicate with an access network or other network using the communication interface 3212. The communication interface 3212 may comprise one or more communication subsystems and may include or be communicatively coupled to an antenna 3222. The communication interface 3212 may include one or more transceivers used to communicate, such as by communicating with one or more  remote transceivers of another device capable of wireless communication (e.g., another UE or a network node in an access network) . Each transceiver may include a transmitter 3218 and / or a receiver 3220 appropriate to provide network communications (e.g., optical, electrical, frequency allocations, and so forth) . Moreover, the transmitter 3218 and receiver 3220 may be coupled to one or more antennas (e.g., antenna 3222) and may share circuit components, software or firmware, or alternatively be implemented separately.

[0150] In the illustrated embodiment, communication functions of the communication interface 3212 may include cellular communication, Wi-Fi communication, LPWAN communication, data communication, voice communication, multimedia communication, short-range communications such as Bluetooth, near-field communication, location-based communication such as the use of the global positioning system (GPS) to determine a location, another like communication function, or any combination thereof. Communications may be implemented in according to one or more communication protocols and / or standards, such as IEEE 802.11, Code Division Multiplexing Access (CDMA) , Wideband Code Division Multiple Access (WCDMA) , GSM, LTE, New Radio (NR) , UMTS, WiMax, Ethernet, transmission control protocol / internet protocol (TCP / IP) , synchronous optical networking (SONET) , Asynchronous Transfer Mode (ATM) , QUIC, Hypertext Transfer Protocol (HTTP) , and so forth.

[0151] Regardless of the type of sensor, a UE may provide an output of data captured by its sensors, through its communication interface 3212, via a wireless connection to a network node. Data captured by sensors of a UE can be communicated through a wireless connection to a network node via another UE. The output may be periodic (e.g., once every 15 minutes if it reports the sensed temperature) , random (e.g., to even out the load from reporting from several sensors) , in response to a triggering event (e.g., when moisture is detected an alert is sent) , in response to a request (e.g., a user initiated request) , or a continuous stream (e.g., a live video feed of a patient) .

[0152] As another example, a UE comprises an actuator, a motor, or a switch, related to a communication interface configured to receive wireless input from a network node via a wireless connection. In response to the received wireless input the states of the actuator, the motor, or the switch may change. For example, the UE may comprise a motor that adjusts the control surfaces or rotors of a drone in flight according to the received input or to a robotic arm performing a medical procedure according to the received input.

[0153] A UE, when in the form of an Internet of Things (IoT) device, may be a device for use in one or more application domains, these domains comprising, but not limited to, city wearable technology, extended industrial application and healthcare. Non-limiting examples of such an  IoT device are a device which is or which is embedded in: a connected refrigerator or freezer, a TV, a connected lighting device, an electricity meter, a robot vacuum cleaner, a voice controlled smart speaker, a home security camera, a motion detector, a thermostat, a smoke detector, a door / window sensor, a flood / moisture sensor, an electrical door lock, a connected doorbell, an air conditioning system like a heat pump, an autonomous vehicle, a surveillance system, a weather monitoring device, a vehicle parking monitoring device, an electric vehicle charging station, a smart watch, a fitness tracker, a wearable for tactile augmentation or sensory enhancement, a water sprinkler, an animal-or item-tracking device, a sensor for monitoring a plant or animal, an industrial robot, an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) , and any kind of medical device, like a heart rate monitor or a remote controlled surgical robot. A UE in the form of an IoT device comprises circuitry and / or software in dependence of the intended application of the IoT device in addition to other components as described in relation to the UE 3200 shown in FIG. 19.

[0154] As yet another specific example, in an IoT scenario, a UE may represent a machine or other device that performs monitoring and / or measurements, and transmits the results of such monitoring and / or measurements to another UE and / or a network node. The UE may in this case be an M2M device, which may in a 3GPP context be referred to as an MTC device. As one particular example, the UE may implement the 3GPP NB-IoT standard. In other scenarios, a UE may represent a vehicle, such as a car, a bus, a truck, a ship and an airplane, or other equipment that is capable of monitoring and / or reporting on its operational status or other functions associated with its operation.

[0155] In practice, any number of UEs may be used together with respect to a single use case. For example, a first UE might be or be integrated in a drone and provide the drone’s speed information (obtained through a speed sensor) to a second UE that is a remote controller operating the drone. When the user makes changes from the remote controller, the first UE may adjust the throttle on the drone (e.g. by controlling an actuator) to increase or decrease the drone’s speed. The first and / or the second UE can also include more than one of the functionalities described above. For example, a UE might comprise the sensor and the actuator, and handle communication of data for both the speed sensor and the actuators.

[0156] FIG. 20 shows a network node 3300 in accordance with some embodiments. As used herein, network node refers to equipment capable, configured, arranged and / or operable to communicate directly or indirectly with a UE and / or with other network nodes or equipment, in a telecommunication network. Examples of network nodes include, but are not limited to, access points (APs) (e.g., radio access points) , base stations (BSs) (e.g., radio base stations, Node Bs,  evolved Node Bs (eNBs) and NR NodeBs (gNBs) ) , O-RAN nodes or components of an O-RAN node (e.g., O-RU, O-DU, O-CU) .

[0157] Base stations may be categorized based on the amount of coverage they provide (or, stated differently, their transmit power level) and so, depending on the provided amount of coverage, may be referred to as femto base stations, pico base stations, micro base stations, or macro base stations. A base station may be a relay node or a relay donor node controlling a relay. A network node may also include one or more (or all) parts of a distributed radio base station such as centralized digital units, distributed units (e.g., in an O-RAN access node) and / or remote radio units (RRUs) , sometimes referred to as Remote Radio Heads (RRHs) . Such remote radio units may or may not be integrated with an antenna as an antenna integrated radio. Parts of a distributed radio base station may also be referred to as nodes in a distributed antenna system (DAS) .

[0158] Other examples of network nodes include multiple transmission point (multi-TRP) 5G access nodes, multi-standard radio (MSR) equipment such as MSR BSs, network controllers such as radio network controllers (RNCs) or base station controllers (BSCs) , base transceiver stations (BTSs) , transmission points, transmission nodes, multi-cell / multicast coordination entities (MCEs) , Operation and Maintenance (O&M) nodes, Operations Support System (OSS) nodes, Self-Organizing Network (SON) nodes, positioning nodes (e.g., Evolved Serving Mobile Location Centers (E-SMLCs) ) , and / or Minimization of Drive Tests (MDTs) .

[0159] The network node 3300 includes a processing circuitry 3302, a memory 3304, a communication interface 3306, and a power source 3308. The network node 3300 may be composed of multiple physically separate components (e.g., a NodeB component and a RNC component, or a BTS component and a BSC component, etc. ) , which may each have their own respective components. In certain scenarios in which the network node 3300 comprises multiple separate components (e.g., BTS and BSC components) , one or more of the separate components may be shared among several network nodes. For example, a single RNC may control multiple NodeBs. In such a scenario, each unique NodeB and RNC pair, may in some instances be considered a single separate network node. In some embodiments, the network node 3300 may be configured to support multiple radio access technologies (RATs) . In such embodiments, some components may be duplicated (e.g., separate memory 3304 for different RATs) and some components may be reused (e.g., a same antenna 3310 may be shared by different RATs) . The network node 3300 may also include multiple sets of the various illustrated components for different wireless technologies integrated into network node 3300, for example GSM, WCDMA, LTE, NR, WiFi, Zigbee, Z-wave, LoRaWAN, Radio Frequency Identification (RFID) or  Bluetooth wireless technologies. These wireless technologies may be integrated into the same or different chip or set of chips and other components within network node 3300.

[0160] The processing circuitry 3302 may comprise a combination of one or more of a microprocessor, controller, microcontroller, central processing unit, digital signal processor, application-specific integrated circuit, field programmable gate array, or any other suitable computing device, resource, or combination of hardware, software and / or encoded logic operable to provide, either alone or in conjunction with other network node 3300 components, such as the memory 3304, to provide network node 3300 functionality.

[0161] In some embodiments, the processing circuitry 3302 includes a system on a chip (SOC) . In some embodiments, the processing circuitry 3302 includes one or more of radio frequency (RF) transceiver circuitry 3312 and baseband processing circuitry 3314. In some embodiments, the radio frequency (RF) transceiver circuitry 3312 and the baseband processing circuitry 3314 may be on separate chips (or sets of chips) , boards, or units, such as radio units and digital units. In alternative embodiments, part or all of RF transceiver circuitry 3312 and baseband processing circuitry 3314 may be on the same chip or set of chips, boards, or units.

[0162] The memory 3304 may comprise any form of volatile or non-volatile computer-readable memory including, without limitation, persistent storage, solid-state memory, remotely mounted memory, magnetic media, optical media, random access memory (RAM) , read-only memory (ROM) , mass storage media (for example, a hard disk) , removable storage media (for example, a flash drive, a Compact Disk (CD) or a Digital Video Disk (DVD) ) , and / or any other volatile or non-volatile, non-transitory device-readable and / or computer-executable memory devices that store information, data, and / or instructions that may be used by the processing circuitry 3302. The memory 3304 may store any suitable instructions, data, or information, including a computer program, software, an application including one or more of logic, rules, code, tables, and / or other instructions capable of being executed by the processing circuitry 3302 and utilized by the network node 3300. The memory 3304 may be used to store any calculations made by the processing circuitry 3302 and / or any data received via the communication interface 3306. In some embodiments, the processing circuitry 3302 and memory 3304 is integrated.

[0163] The communication interface 3306 is used in wired or wireless communication of signaling and / or data between a network node, access network, and / or UE. As illustrated, the communication interface 3306 comprises port (s)  / terminal (s) 3316 to send and receive data, for example to and from a network over a wired connection. The communication interface 3306 also includes radio front-end circuitry 3318 that may be coupled to, or in certain embodiments a part of, the antenna 3310. Radio front-end circuitry 3318 comprises filters 3320 and amplifiers 3322.  The radio front-end circuitry 3318 may be connected to an antenna 3310 and processing circuitry 3302. The radio front-end circuitry may be configured to condition signals communicated between antenna 3310 and processing circuitry 3302. The radio front-end circuitry 3318 may receive digital data that is to be sent out to other network nodes or UEs via a wireless connection. The radio front-end circuitry 3318 may convert the digital data into a radio signal having the appropriate channel and bandwidth parameters using a combination of filters 3320 and / or amplifiers 3322. The radio signal may then be transmitted via the antenna 3310. Similarly, when receiving data, the antenna 3310 may collect radio signals which are then converted into digital data by the radio front-end circuitry 3318. The digital data may be passed to the processing circuitry 3302. In other embodiments, the communication interface may comprise different components and / or different combinations of components.

[0164] In certain alternative embodiments, the network node 3300 does not include separate radio front-end circuitry 3318, instead, the processing circuitry 3302 includes radio front-end circuitry and is connected to the antenna 3310. Similarly, in some embodiments, all or some of the RF transceiver circuitry 3312 is part of the communication interface 3306. In still other embodiments, the communication interface 3306 includes one or more ports or terminals 3316, the radio front-end circuitry 3318, and the RF transceiver circuitry 3312, as part of a radio unit (not shown) , and the communication interface 3306 communicates with the baseband processing circuitry 3314, which is part of a digital unit (not shown) .

[0165] The antenna 3310 may include one or more antennas, or antenna arrays, configured to send and / or receive wireless signals. The antenna 3310 may be coupled to the radio front-end circuitry 3318 and may be any type of antenna capable of transmitting and receiving data and / or signals wirelessly. In certain embodiments, the antenna 3310 is separate from the network node 3300 and connectable to the network node 3300 through an interface or port.

[0166] The antenna 3310, communication interface 3306, and / or the processing circuitry 3302 may be configured to perform any receiving operations and / or certain obtaining operations described herein as being performed by the network node. Any information, data and / or signals may be received from a UE, another network node and / or any other network equipment. Similarly, the antenna 3310, the communication interface 3306, and / or the processing circuitry 3302 may be configured to perform any transmitting operations described herein as being performed by the network node. Any information, data and / or signals may be transmitted to a UE, another network node and / or any other network equipment.

[0167] The power source 3308 provides power to the various components of network node 3300 in a form suitable for the respective components (e.g., at a voltage and current level needed  for each respective component) . The power source 3308 may further comprise, or be coupled to, power management circuitry to supply the components of the network node 3300 with power for performing the functionality described herein. For example, the network node 3300 may be connectable to an external power source (e.g., the power grid, an electricity outlet) via an input circuitry or interface such as an electrical cable, whereby the external power source supplies power to power circuitry of the power source 3308. As a further example, the power source 3308 may comprise a source of power in the form of a battery or battery pack which is connected to, or integrated in, power circuitry. The battery may provide backup power should the external power source fail.

[0168] Embodiments of the network node 3300 may include additional components beyond those shown in FIG. 20 for providing certain aspects of the network node’s functionality, including any of the functionality described herein and / or any functionality necessary to support the subject matter described herein. For example, the network node 3300 may include user interface equipment to allow input of information into the network node 3300 and to allow output of information from the network node 3300. This may allow a user to perform diagnostic, maintenance, repair, and other administrative functions for the network node 3300. In some embodiments providing a core network node, such as core network node 108 of FIG. 18, some components, such as the radio front-end circuitry 3318 and the RF transceiver circuitry 3312 may be omitted.

[0169] FIG. 21 is a block diagram illustrating a virtualization environment 3400 in which functions implemented by some embodiments may be virtualized. In the present context, virtualizing means creating virtual versions of apparatuses or devices which may include virtualizing hardware platforms, storage devices and networking resources. As used herein, virtualization can be applied to any device described herein, or components thereof, and relates to an implementation in which at least a portion of the functionality is implemented as one or more virtual components. Some or all of the functions described herein may be implemented as virtual components executed by one or more virtual machines (VMs) implemented in one or more virtual environments 3400 hosted by one or more of hardware nodes, such as a hardware computing device that operates as a network node, UE, core network node, or host. Further, in embodiments in which the virtual node does not require radio connectivity (e.g., a core network node or host) , then the node may be entirely virtualized. In some embodiments, the virtualization environment 3400 includes components defined by the O-RAN Alliance, such as an O-Cloud environment orchestrated by a Service Management and Orchestration Framework via an O-2  interface. Virtualization may facilitate distributed implementations of a network node, UE, core network node, or host.

[0170] Applications 3402 (which may alternatively be called software instances, virtual appliances, network functions, virtual nodes, virtual network functions, etc. ) are run in the virtualization environment 3400 to implement some of the features, functions, and / or benefits of some of the embodiments disclosed herein.

[0171] Hardware 3404 includes processing circuitry, memory that stores software and / or instructions executable by hardware processing circuitry, and / or other hardware devices as described herein, such as a network interface, input / output interface, and so forth. Software may be executed by the processing circuitry to instantiate one or more virtualization layers 3406 (also referred to as hypervisors or virtual machine monitors (VMMs) ) , provide VMs 3408a and 3408b (one or more of which may be generally referred to as VMs 3408) , and / or perform any of the functions, features and / or benefits described in relation with some embodiments described herein. The virtualization layer 3406 may present a virtual operating platform that appears like networking hardware to the VMs 3408.

[0172] The VMs 3408 comprise virtual processing, virtual memory, virtual networking or interface and virtual storage, and may be run by a corresponding virtualization layer 3406. Different embodiments of the instance of a virtual appliance 3402 may be implemented on one or more of VMs 3408, and the implementations may be made in different ways. Virtualization of the hardware is in some contexts referred to as network function virtualization (NFV) . NFV may be used to consolidate many network equipment types onto industry standard high volume server hardware, physical switches, and physical storage, which can be located in data centers, and customer premise equipment.

[0173] In the context of NFV, a VM 3408 may be a software implementation of a physical machine that runs programs as if they were executing on a physical, non-virtualized machine. Each of the VMs 3408, and that part of hardware 3404 that executes that VM, be it hardware dedicated to that VM and / or hardware shared by that VM with others of the VMs, forms separate virtual network elements. Still in the context of NFV, a virtual network function is responsible for handling specific network functions that run in one or more VMs 3408 on top of the hardware 3404 and corresponds to the application 3402.

[0174] Hardware 3404 may be implemented in a standalone network node with generic or specific components. Hardware 3404 may implement some functions via virtualization. Alternatively, hardware 3404 may be part of a larger cluster of hardware (e.g. such as in a data center or CPE) where many hardware nodes work together and are managed via management  and orchestration 3410, which, among others, oversees lifecycle management of applications 3402. In some embodiments, hardware 3404 is coupled to one or more radio units that each include one or more transmitters and one or more receivers that may be coupled to one or more antennas. Radio units may communicate directly with other hardware nodes via one or more appropriate network interfaces and may be used in combination with the virtual components to provide a virtual node with radio capabilities, such as a radio access node or a base station. In some embodiments, some signaling can be provided with the use of a control system 3412 which may alternatively be used for communication between hardware nodes and radio units.

[0175] Although the computing devices described herein (e.g., UEs, network nodes) may include the illustrated combination of hardware components, other embodiments may comprise computing devices with different combinations of components. It is to be understood that these computing devices may comprise any suitable combination of hardware and / or software needed to perform the tasks, features, functions and methods disclosed herein. Determining, calculating, obtaining or similar operations described herein may be performed by processing circuitry, which may process information by, for example, converting the obtained information into other information, comparing the obtained information or converted information to information stored in the network node, and / or performing one or more operations based on the obtained information or converted information, and as a result of said processing making a determination. Moreover, while components are depicted as single boxes located within a larger box, or nested within multiple boxes, in practice, computing devices may comprise multiple different physical components that make up a single illustrated component, and functionality may be partitioned between separate components. For example, a communication interface may be configured to include any of the components described herein, and / or the functionality of the components may be partitioned between the processing circuitry and the communication interface. In another example, non-computationally intensive functions of any of such components may be implemented in software or firmware and computationally intensive functions may be implemented in hardware.

[0176] In certain embodiments, some or all of the functionality described herein may be provided by processing circuitry executing instructions stored on in memory, which in certain embodiments may be a computer program product in the form of a non-transitory computer-readable storage medium. In alternative embodiments, some or all of the functionality may be provided by the processing circuitry without executing instructions stored on a separate or discrete device-readable storage medium, such as in a hard-wired manner. In any of those particular embodiments, whether executing instructions stored on a non-transitory computer- readable storage medium or not, the processing circuitry can be configured to perform the described functionality. The benefits provided by such functionality are not limited to the processing circuitry alone or to other components of the computing device, but are enjoyed by the computing device as a whole, and / or by end users and a wireless network generally.

[0177] As such, it should be appreciated that at least some aspects of the exemplary embodiments of the disclosure may be practiced in various components such as integrated circuit chips and modules. It should thus be appreciated that the exemplary embodiments of this disclosure may be realized in an apparatus that is embodied as an integrated circuit, where the integrated circuit may comprise circuitry (as well as possibly firmware) for embodying at least one or more of a data processor, a digital signal processor, baseband circuitry and radio frequency circuitry that are configurable so as to operate in accordance with the exemplary embodiments of this disclosure.

[0178] It should be appreciated that at least some aspects of the exemplary embodiments of the disclosure may be embodied in computer-executable instructions, such as in one or more program modules, executed by one or more computers or other devices. Generally, program modules include routines, programs, objects, components, data structures, etc. that perform particular tasks or implement particular abstract data types when executed by a processor in a computer or other device. The computer executable instructions may be stored on a computer readable medium such as a hard disk, optical disk, removable storage media, solid state memory, RAM, etc. As will be appreciated by one skilled in the art, the function of the program modules may be combined or distributed as desired in various embodiments. In addition, the function may be embodied in whole or in part in firmware or hardware equivalents such as integrated circuits, field programmable gate arrays (FPGA) , and the like.

[0179] References in the present disclosure to “one embodiment” , “an embodiment” and so on, indicate that the embodiment described may include a particular feature, structure, or characteristic, but it is not necessary that every embodiment includes the particular feature, structure, or characteristic. Moreover, such phrases are not necessarily referring to the same embodiment. Further, when a particular feature, structure, or characteristic is described in connection with an embodiment, it is submitted that it is within the knowledge of one skilled in the art to implement such feature, structure, or characteristic in connection with other embodiments whether or not explicitly described.

[0180] It should be understood that, although the terms “first” , “second” and so on may be used herein to describe various elements, these elements should not be limited by these terms. These terms are only used to distinguish one element from another. For example, a first element could  be termed a second element, and similarly, a second element could be termed a first element, without departing from the scope of the disclosure. As used herein, the term “and / or” includes any and all combinations of one or more of the associated listed terms.

[0181] The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to limit the present disclosure. 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. It will be further understood that the terms “comprises” , “comprising” , “has” , “having” , “includes” and / or “including” , when used herein, specify the presence of stated features, elements, and / or components, but do not preclude the presence or addition of one or more other features, elements, components and / or combinations thereof. The terms “connect” , “connects” , “connecting” and / or “connected” used herein cover the direct and / or indirect connection between two elements. It should be noted that two blocks shown in succession in the above figures may, in fact, be executed substantially concurrently, or the blocks may sometimes be executed in the reverse order, depending upon the functionality involved.

[0182] The present disclosure includes any novel feature or combination of features disclosed herein either explicitly or any generalization thereof. Various modifications and adaptations to the foregoing exemplary embodiments of this disclosure may become apparent to those skilled in the relevant arts in view of the foregoing description, when read in conjunction with the accompanying drawings. However, any and all modifications will still fall within the scope of the non-Limiting and exemplary embodiments of this disclosure.

Claims

1.A method at an apparatus for delay determination, the method comprising:obtaining (802) coefficients of an equalizer filter from a channel estimator, wherein the channel estimator is configured to estimate, as the coefficients of the equalizer filter, coefficients characterizing a channel in which there is a correlation between a first signal inputted to the channel and a second signal outputted from the channel;determining (804) a group delay of the equalizer filter based on the coefficients of the equalizer filter;determining (806) a statistical value of a delay offset between the group delay of the equalizer filter and a filter delay of the equalizer filter; andcorrecting (808) a time delay between the first signal and the second signal that is estimated by a delay estimator for signal synchronization, based on the statistical value of the delay offset.2.The method according to claim 1, further comprising:determining (1118) whether the statistical value of the delay offset is within a predetermined delay window; andwherein the time delay is corrected based on the statistical value of the delay offset when determining that the statistical value of the delay offset is within the predetermined delay window.3.The method according to claim 2, further comprising:triggering (1120) the delay estimator to estimate the time delay again when determining that the statistical value of the delay offset is not within the predetermined delay window.4.The method according to any of claims 1 to 3, wherein correcting (808) the time delay based on the statistical value of the delay offset comprises:adding (1014) current statistical value of the delay offset to currently used time delay so that the resulting time delay is to be used, wherein an initial value of the currently used time delay is the time delay estimated by the delay estimator.5.The method according to any of claims 1 to 4, further comprising:maintaining (1222) historical statistical values of the delay offset which have been used previously and corresponding values of a performance metric reflecting performance of cancellation of a third signal that is contained in the second signal and has a correlation with the first signal; anddetermining (1224) , as an optimum delay offset, one of the historical statistical values of the delay offset which corresponds to a best one of the values of the performance metric; andcorrecting (1226) currently used time delay based on the optimum delay offset.6.The method according to claim 5, wherein correcting (1226) the currently used time delay comprises:when the optimum delay offset is positive, adding (1328) to the currently used time delay a positive value not greater than an absolute value of the optimum delay offset, so that the resulting time delay is to be used; andwhen the optimum delay offset is negative, subtracting (1330) from the currently used time delay the positive value not greater than the absolute value of the optimum delay offset, so that the resulting time delay is to be used.7.The method according to claim 5 or 6, wherein the performance metric is a quotient between a power of a modeled third signal that is generated by a modeling module and a power of the second signal.8.The method according to any of claims 5 to 7, wherein the historical statistical values of the delay offset and the corresponding values of the performance metric are maintained in a look-up table, LUT.9.The method according to any of claims 1 to 8, wherein determining (804) the group delay of the equalizer filter comprises:determining (910) an amplitude response and a phase response of a transmission function of the equalizer filter, based on the coefficients of the equalizer filter; anddetermining (912) the group delay of the equalizer filter based on the amplitude response and the phase response of the transmission function.10.The method according to claim 9, wherein the group delay of the equalizer filter is determined as a product of following factors:a quotient between a phase difference of the phase response over a passband of the equalizer filter and a bandwidth of the passband of the equalizer filter;a sampling rate of the equalizer filter; anda reciprocal of -2π.11.The method according to any of claims 1 to 10, wherein the filter delay of the equalizer filter equals a sum of -1 and a smallest integer greater than or equal to one half of a number of taps of the equalizer filter.12.The method according to any of claims 1 to 11, wherein the statistical value of the delay offset comprises one of:an average value of a predetermined number of delay offsets; anda weighted average value of a predetermined number of delay offsets.13.The method according to claim 12, wherein the weight applied to the delay offset is a quotient between a power of a modeled third signal that is generated by a modeling module to have a correlation with the first signal and a power of the second signal.14.The method according to any of claims 1 to 13, wherein the first signal is transmission signals at a radio unit and the second signal is a reception signal at the radio unit that contains a passive intermodulation, PIM, signal.15.An apparatus (1402) for delay determination, the apparatus (1402) comprising:at least one processor (1404) ; andat least one memory (1406) , the at least one memory (1406) containing instructions executable by the at least one processor (1404) , whereby the apparatus (1402) is operative to:obtain coefficients of an equalizer filter from a channel estimator, wherein the channel estimator is configured to estimate, as the coefficients of the equalizer filter, coefficients characterizing a channel in which there is a correlation between a first signal inputted to the channel and a second signal outputted from the channel;determine a group delay of the equalizer filter based on the coefficients of the equalizer filter;determine a statistical value of a delay offset between the group delay of the equalizer filter and a filter delay of the equalizer filter; andcorrect a time delay between the first signal and the second signal that is estimated by a delay estimator for signal synchronization, based on the statistical value of the delay offset.16.The apparatus (1402) according to claim 15, wherein the apparatus (1402) is operative to perform the method according to any of claims 2 to 14.17.A radio unit (1400) comprising:an apparatus (1402) for delay determination according to claim 15 or 16.18.The radio unit (1400) according to claim 17, further comprising:the delay estimator (1408) configured to estimate the time delay between the first signal and the second signal;the channel estimator (1410) configured to estimate the coefficients characterizing the channel in which there is a correlation between the first signal inputted to the channel and the second signal outputted from the channel;a modeling module (1412) configured to model a third signal that has a correlation with the first signal;a delay compensator (1414) configured to align the modeled third signal with the second signal;the equalizer filter (1416) configured to filter the modeled third signal based on the coefficients estimated by the channel estimator (1410) ; anda canceller (1418) configured to remove the filtered modeled third signal from the second signal.19.A computer readable storage medium storing thereon instructions which when executed by at least one processor, cause the at least one processor to perform the method according to any of claims 1 to 14.

Images