Beam prediction training and inference configuration using global cell identities

Abstract

Methods, systems, and devices for wireless communications are described. In order for a user equipment (UE) to perform accurate channel characteristic prediction, it may be beneficial for the prediction model to be trained using beams associated with the same spatial transmit (Tx) filter across different beam sets. In order to assess whether spatial Tx filters (and / or other network-side additional conditions) are consistent across training and inference, the UE may support cell-identifier based methods to ensure consistency for spatial Tx filters across training and inference. In some aspects, a UE may evaluate spatial Tx filter consistency based on whether multiple reference signals are associated with a same new radio (NR) cell global identifier (NGCI) and are all associated with a same beam tag. In some aspects, a UE may evaluate spatial Tx filter consistency by comparing the training and inference configurations with respect to different beam sets.

Description

BEAM PREDICTION TRAINING AND INFERENCE CONFIGURATION USING GLOBAL CELL IDENTITIESFIELD OF TECHNOLOGY

[0001] The following relates to wireless communications, including beam prediction training and inference configuration using global cell identities.BACKGROUND

[0002] Wireless communications systems are widely deployed to provide various types of communication content such as voice, video, packet data, messaging, broadcast, and so on. These systems may be capable of supporting communication with multiple users by sharing the available system resources (e.g., time, frequency, and power) . Examples of such multiple-access systems include fourth generation (4G) systems such as Long Term Evolution (LTE) systems, LTE-Advanced (LTE-A) systems, or LTE-A Pro systems, and fifth generation (5G) systems which may be referred to as New Radio (NR) systems. These systems may employ technologies such as code division multiple access (CDMA) , time division multiple access (TDMA) , frequency division multiple access (FDMA) , orthogonal FDMA (OFDMA) , or discrete Fourier transform spread orthogonal frequency division multiplexing (DFT-S-OFDM) . A wireless multiple-access communications system may include one or more base stations, each supporting wireless communication for communication devices, which may be known as user equipment (UE) .SUMMARY

[0003] The systems, methods, and devices of this disclosure each have several innovative aspects, no single one of which is solely responsible for the desirable attributes disclosed herein.

[0004] A method for wireless communication by a user equipment (UE) is described. The method may include receiving first configuration information associated with a first global cell identifier and a first measurement resource or a first prediction target associated with a first spatial transmission filter identifier, receiving second configuration information associated with a second global cell identifier and a second measurement resource or a second prediction target associated with a second spatial transmission filter identifier, determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both, and performing, based on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second measurement resource or the second prediction target.

[0005] A UE for wireless communication is described. The UE may include one or more memories storing processor executable code, a transceiver, and one or more processors coupled with the one or more memories and the transceiver. The one or more processors may individually or collectively be operable to execute the code to cause the UE to receive, via the transceiver, first configuration information associated with a first global cell identifier and a first measurement resource or a first prediction target associated with a first spatial transmission filter identifier, receive, via the transceiver, second configuration information associated with a second global cell identifier and a second measurement resource or a second prediction target associated with a second spatial transmission filter identifier, determine whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both, and perform, based on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second measurement resource or the second prediction target.

[0006] Another UE for wireless communication is described. The UE may include means for receiving first configuration information associated with a first global cell identifier and a first measurement resource or a first prediction target associated with a first spatial transmission filter identifier, means for receiving second configuration information associated with a second global cell identifier and a second measurement resource or a second prediction target associated with a second spatial transmission filter identifier, means for determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both, and means for performing, based on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second measurement resource or the second prediction target.

[0007] A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communication is described. The code may include instructions executable by one or more processors to receive first configuration information associated with a first global cell identifier and a first measurement resource or a first prediction target associated with a first spatial transmission filter identifier, receive second configuration information associated with a second global cell identifier and a second measurement resource or a second prediction target associated with a second spatial transmission filter identifier, determine whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both, and perform, based on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second measurement resource or the second prediction target.

[0008] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first configuration information may be associated with a first training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, the first training data collection procedure being associated with the first measurement resource, and the second configuration information may be associated with a second training data collection procedure, the second training data collection procedure being associated with the second measurement resource.

[0009] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first configuration information may be associated with a first training data collection procedure, the first training data collection procedure being associated with the first measurement resource, and the second configuration information may be associated with the channel characteristic prediction procedure, the channel characteristic prediction procedure being associated with the second measurement resource or the second prediction target.

[0010] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first configuration information may be associated with a first channel characteristic prediction procedure, the first channel characteristic prediction procedure being associated with the first measurement resource or the first prediction target, and the second configuration information may be associated with a second channel characteristic prediction procedure, the second channel characteristic prediction procedure being associated with the second measurement resource or the second prediction target.

[0011] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first spatial transmission filter identifier may be based on a first beam index and a first spatial transmission filter type indicated by the first configuration information, the first spatial transmission filter type being either a measurement resource type or a prediction target type, and the second spatial transmission filter identifier may be based on a second beam index and a second spatial transmission filter type indicated by the second configuration information, the second spatial transmission filter type being either the measurement resource type or the prediction target type.

[0012] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first spatial transmission filter identifier may be based on a first beam index indicated by the first configuration information, and the second spatial transmission filter identifier may be based on a second beam index indicated by the second configuration information.

[0013] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first configuration information and the second configuration information include respective configurations of individual channel state information reference signal (CSI-RS) resources or individual synchronization signal block (SSB) resources, respective configurations of channel state information CSI-RS resource sets or SSB resource sets, respective configurations of CSI-RS resource settings or SSB resource settings, or any combination thereof.

[0014] Some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein may further include operations, features, means, or instructions for determining whether the second measurement resource or the second prediction target may be associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target may be further based on whether a second associated identifier associated with the second measurement resource or the second prediction target may be identical to a first associated identifier associated with the first measurement resource or the first prediction target.

[0015] Some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein may further include operations, features, means, or instructions for receiving an indication of a time interval during which training data associated with the channel characteristic prediction procedure may be valid, where determining whether the second measurement resource or the second prediction target may be associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target may be further based at least part on whether the first configuration information was received within the time interval.

[0016] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the second global cell identifier may be based on a cell identity for a cell and a public land mobile network (PLMN) identity associated with the cell.

[0017] A method for wireless communication by a UE is described. The method may include receiving first CSI report configuration information associated with a first global cell identifier and a first group of measurement resources or a first group of prediction targets, the first CSI report configuration information indicative of first parameter values, receiving second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier and a second group of measurement resources or a second group of prediction targets, the second CSI report configuration information indicative of second parameter values, determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both, and performing, based on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets.

[0018] A UE for wireless communication is described. The UE may include one or more memories storing processor executable code, a transceiver, and one or more processors coupled with the one or more memories and the transceiver. The one or more processors may individually or collectively be operable to execute the code to cause the UE to receive, via the transceiver, first CSI report configuration information associated with a first global cell identifier and a first group of measurement resources or a first group of prediction targets, the first CSI report configuration information indicative of first parameter values, receive, via the transceiver, second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier and a second group of measurement resources or a second group of prediction targets, the second CSI report configuration information indicative of second parameter values, determine whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both, and perform, based on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets.

[0019] Another UE for wireless communication is described. The UE may include means for receiving first CSI report configuration information associated with a first global cell identifier and a first group of measurement resources or a first group of prediction targets, the first CSI report configuration information indicative of first parameter values, means for receiving second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier and a second group of measurement resources or a second group of prediction targets, the second CSI report configuration information indicative of second parameter values, means for determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both, and means for performing, based on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets.

[0020] A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communication is described. The code may include instructions executable by one or more processors to receive first CSI report configuration information associated with a first global cell identifier and a first group of measurement resources or a first group of prediction targets, the first CSI report configuration information indicative of first parameter values, receive second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier and a second group of measurement resources or a second group of prediction targets, the second CSI report configuration information indicative of second parameter values, determine whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both, and perform, based on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets.

[0021] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first group of measurement resources or the first group of prediction targets may be for a first training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, and the second group of measurement resources or the second group of prediction targets may be for a second training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, the training data collection procedure including the second training data collection procedure, or may be for the channel characteristic prediction procedure.

[0022] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values includes a second quantity of measurement resources included in the second group of measurement resources being identical to a first quantity of measurement resources included in the first group of measurement resources, a second quantity of prediction targets included in the second group of prediction targets being identical to a first quantity of prediction targets included in the first group of prediction targets, or both.

[0023] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values includes a second quantity of prediction targets indicated by the second CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics being identical to first quantity of prediction targets indicated by the first CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics.

[0024] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values includes a second periodicity associated with the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being identical to a first periodicity associated with the first group of measurement resources or the first group of prediction targets.

[0025] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values includes the second group of measurement resources or the second group of prediction targets each being of a same resource type as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, the same resource type including a CSI-RS resource type or a SSB resource type.

[0026] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets includes each measurement resource within the second group of measurement resources having a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources, the corresponding measurement resource having a same ordinal position within the first group of measurement resources as the measurement resource within the second group of measurement resources based on a measurement resource ordering that may be firstly according to corresponding measurement resource set identifiers and secondly according to individual measurement resource identifiers within respective measurement resource sets, or each prediction target within the second group of prediction targets having a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets, the corresponding prediction target having a same ordinal position within the first group of prediction targets as the prediction target within the second group of measurement resources based on a prediction target ordering that may be firstly according to corresponding prediction target set identifiers and secondly according to individual prediction target identifiers within respective prediction target sets.

[0027] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values includes a second quantity of measurement resources included in the second group of measurement resources being identical to a first quantity of measurement resources included in the first group of measurement resources, a second quantity of prediction targets included in the second group of prediction targets being identical to a first quantity of prediction targets included in the first group of prediction targets, or both, and each beam index indicated by the second CSI report configuration information for the second group of measurement resources or the second group of prediction targets also being indicated by the first CSI report configuration information for the first group of measurement resources or the first group of prediction targets.

[0028] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets includes each measurement resource within the second group of measurement resources having a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources, the corresponding measurement resource having a same beam index as the measurement resource within the second group of measurement resources, or each prediction target within the second group of prediction targets having a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets, the corresponding prediction target having a same beam index as the prediction target within the second group of measurement resources.

[0029] Some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein may further include operations, features, means, or instructions for receiving an indication of a time interval during which training data associated with the channel characteristic prediction procedure may be valid, where determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets may be associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets may be further based at least part on whether the first CSI report configuration information was received within the time interval.

[0030] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the second global cell identifier may be based on a cell identity for a cell and a PLMN identity associated with the cell.

[0031] Details of one or more implementations of the subject matter described in this disclosure are set forth in the accompanying drawings and the description below. Other features, aspects, and advantages will become apparent from the description, the drawings, and the claims. Note that the relative dimensions of the following figures may not be drawn to scale.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0032] FIGs. 1, 2, and 3 show examples of wireless communications systems that support beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0033] FIGs. 4, 5, 6, 7, 8, and 9 show example channel state information (CSI) measurement configurations that support beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0034] FIG. 10 shows an example of a reference signal mapping configuration that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0035] FIG. 11 shows an example of a time interval evaluation configuration that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0036] FIG. 12 shows example process flows that support beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0037] FIGs. 13 and 14 show block diagrams of devices that support beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0038] FIG. 15 shows a block diagram of a communications manager that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0039] FIG. 16 shows a diagram of a system including a device that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0040] FIGs. 17 and 18 show flowcharts illustrating methods that support beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure.DETAILED DESCRIPTION

[0041] In some wireless communications systems, a user equipment (UE) may use one or more artificial intelligence (AI) or machine learning (ML) algorithms to determine a set of predicted channel characteristics (e.g., predicted signal qualities) for a set of first beams (e.g., “Set A” beams, which may also be referred to as prediction targets) based on a set of measured channel characteristics (e.g., measured signal qualities) for a set of second beams (e.g., “Set B” beams, which may also be referred to as measurement resources) .

[0042] In some examples, it may be beneficial to have consistency with respect to network-side conditions (e.g., network-side additional conditions) across both training and inference for AI / ML models / functionalities used by one or more UEs. The network-side additional conditions may include aspects related to the network that are transparent to one or more UEs and may impact generalization capabilities of the UEs. An example of such conditions may include a network entity codebook, as some UE-side AI / ML models / functionalities for beam prediction may not generalize well across different network entity codebooks (e.g., spatial transmit (Tx) filters) , which may result in the need for consistency with network conditions. Additional examples of network-side additional conditions may include spatial conditions for Set B and Set A beams or associated measurements or inferences, such as a quantity of beams (e.g., synchronization signal blocks (SSBs) or channel state information (CSI) reference signals (CSI-RSs) included as Set B beams and a quantity of beams included as Set A beams, beam shape conditions for Set B and Set A beams (e.g., relative difference in pointing direction and beamwidth across two beams within a set of beams) , quasi-colocation (QCL) type for Set B and Set A beams, relative ordering of beam resource index values (e.g., SSB resource index values, CSI-RS resource index values) relative to AI / ML model input feature index values and AI / ML model output index values (e.g., a mapping of measurements associated with a given beam resource index value to AI / ML model input features and AI / ML model output features having the same index value) .

[0043] In order for a UE to perform accurate AI / ML-based beam prediction, it may be beneficial for the AI / ML model to have been trained using beams associated with the same spatial Tx filter. More specifically, it may be beneficial to ensure spatial Tx filter consistency associated with reference signals used for both training a model and when using the model for inference. In some implementations, a UE may utilize cell identifiers (IDs) or associated IDs to evaluate for consistency across training and inference. In some cases, however, such application of cell IDs and / or associated IDs may not be straightforwardly applied, since the UE still may not be able to accurately determine whether a measured reference signal (such as a CSI-RS) within a same cell is based on the same spatial Tx filter after a certain amount of time has passed (e.g., the UE may be unable to determine whether the same spatial Tx filter that was valid some time ago is still valid at a current time) . Additionally or alternatively, the UE may be unable to determine whether a reference signal referred by the same Set B beam ID across two different reference signal sets and two different report configurations during inference are based on the same or different spatial Tx filters.

[0044] In order to accurately assess whether spatial Tx filters (and / or other network-side additional conditions) are consistent across training and inference, the UE may support cell-ID based methods (including signaling methods and definitions) to ensure consistency for spatial Tx filters across training and inference. In some implementations, a UE may evaluate spatial Tx filter consistency based on whether multiple SSB and / or CSI-RS resources (or non-transmitted prediction targets) are associated with a same new radio (NR) cell global identifier (NGCI) and are all associated with a same beam tag (which may indicate whether a resource is associated with a Set A or Set B beam and an associated beam ID) . In some implementations, a UE may evaluate spatial Tx filter consistency based on comparing the training and inference configurations with respect to Set A and Set B beams, such that when identical configurations are identified, the UE may assume the same spatial Tx filters for Set A and for Set B beams, respectively. In some implementations, the UE may receive signaling that indicates how much longer historically, the UE may assume spatial Tx filter consistency on Set A beams and Set B beams (e.g., the network may indicate that beyond such duration historically, the spatial Tx filters may have changed) .

[0045] Aspects of the disclosure are initially described in the context of wireless communications systems. Aspects of the disclosure are further illustrated by CSI measurement configurations, a reference signal mapping configuration, a time interval evaluation configuration, and process flows, and described with reference to apparatus diagrams, system diagrams, and flowcharts that relate to beam prediction training and inference configuration using global cell identities.

[0046] FIG. 1 shows an example of a wireless communications system 100 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The wireless communications system 100 may include one or more devices, such as one or more network devices (e.g., network entities 105) , one or more UEs 115, and a core network 130. In some examples, the wireless communications system 100 may be a Long Term Evolution (LTE) network, an LTE-Advanced (LTE-A) network, an LTE-A Pro network, a New Radio (NR) network, or a network operating in accordance with other systems and radio technologies, including future systems and radio technologies not explicitly mentioned herein.

[0047] The network entities 105 may be dispersed throughout a geographic area to form the wireless communications system 100 and may include devices in different forms or having different capabilities. In various examples, a network entity 105 may be referred to as a network element, a mobility element, a radio access network (RAN) node, or network equipment, among other nomenclature. In some examples, network entities 105 and UEs 115 may wirelessly communicate via communication link (s) 125 (e.g., a radio frequency (RF) access link) . For example, a network entity 105 may support a coverage area 110 (e.g., a geographic coverage area) over which the UEs 115 and the network entity 105 may establish the communication link (s) 125. The coverage area 110 may be an example of a geographic area over which a network entity 105 and a UE 115 may support the communication of signals according to one or more radio access technologies (RATs) .

[0048] The UEs 115 may be dispersed throughout a coverage area 110 of the wireless communications system 100, and each UE 115 may be stationary, or mobile, or both at different times. The UEs 115 may be devices in different forms or having different capabilities. Some example UEs 115 are illustrated in FIG. 1. The UEs 115 described herein may be capable of supporting communications with various types of devices in the wireless communications system 100 (e.g., other wireless communication devices, including UEs 115 or network entities 105) , as shown in FIG. 1.

[0049] As described herein, a node of the wireless communications system 100, which may be referred to as a network node, or a wireless node, may be a network entity 105 (e.g., any network entity described herein) , a UE 115 (e.g., any UE described herein) , a network controller, an apparatus, a device, a computing system, one or more components, or another suitable processing entity configured to perform any of the techniques described herein. For example, a node may be a UE 115. As another example, a node may be a network entity 105. As another example, a first node may be configured to communicate with a second node or a third node. In one aspect of this example, the first node may be a UE 115, the second node may be a network entity 105, and the third node may be a UE 115. In another aspect of this example, the first node may be a UE 115, the second node may be a network entity 105, and the third node may be a network entity 105. In yet other aspects of this example, the first, second, and third nodes may be different relative to these examples. Similarly, reference to a UE 115, network entity 105, apparatus, device, computing system, or the like may include disclosure of the UE 115, network entity 105, apparatus, device, computing system, or the like being a node. For example, disclosure that a UE 115 is configured to receive information from a network entity 105 also discloses that a first node is configured to receive information from a second node.

[0050] In some examples, network entities 105 may communicate with a core network 130, or with one another, or both. For example, network entities 105 may communicate with the core network 130 via backhaul communication link (s) 120 (e.g., in accordance with an S1, N2, N3, or other interface protocol) . In some examples, network entities 105 may communicate with one another via backhaul communication link (s) 120 (e.g., in accordance with an X2, Xn, or other interface protocol) either directly (e.g., directly between network entities 105) or indirectly (e.g., via the core network 130) . In some examples, network entities 105 may communicate with one another via a midhaul communication link 162 (e.g., in accordance with a midhaul interface protocol) or a fronthaul communication link 168 (e.g., in accordance with a fronthaul interface protocol) , or any combination thereof. The backhaul communication link (s) 120, midhaul communication links 162, or fronthaul communication links 168 may be or include one or more wired links (e.g., an electrical link, an optical fiber link) or one or more wireless links (e.g., a radio link, a wireless optical link) , among other examples or various combinations thereof. A UE 115 may communicate with the core network 130 via a communication link 155.

[0051] One or more of the network entities 105 or network equipment described herein may include or may be referred to as a base station 140 (e.g., a base transceiver station, a radio base station, an NR base station, an access point, a radio transceiver, a NodeB, an eNodeB (eNB) , a next-generation NodeB or giga-NodeB (either of which may be referred to as a gNB) , a 5G NB, a next-generation eNB (ng-eNB) , a Home NodeB, a Home eNodeB, or other suitable terminology) . In some examples, a network entity 105 (e.g., a base station 140) may be implemented in an aggregated (e.g., monolithic, standalone) base station architecture, which may be configured to utilize a protocol stack that is physically or logically integrated within one network entity (e.g., a network entity 105 or a single RAN node, such as a base station 140) .

[0052] In some examples, a network entity 105 may be implemented in a disaggregated architecture (e.g., a disaggregated base station architecture, a disaggregated RAN architecture) , which may be configured to utilize a protocol stack that is physically or logically distributed among multiple network entities (e.g., network entities 105) , such as an integrated access and backhaul (IAB) network, an open RAN (O-RAN) (e.g., a network configuration sponsored by the O-RAN Alliance) , or a virtualized RAN (vRAN) (e.g., a cloud RAN (C-RAN) ) . For example, a network entity 105 may include one or more of a central unit (CU) , such as a CU 160, a distributed unit (DU) , such as a DU 165, a radio unit (RU) , such as an RU 170, a RAN Intelligent Controller (RIC) , such as an RIC 175 (e.g., a Near-Real Time RIC (Near-RT RIC) , a Non-Real Time RIC (Non-RT RIC) ) , a Service Management and Orchestration (SMO) system, such as an SMO system 180, or any combination thereof. An RU 170 may also be referred to as a radio head, a smart radio head, a remote radio head (RRH) , a remote radio unit (RRU) , or a transmission reception point (TRP) . One or more components of the network entities 105 in a disaggregated RAN architecture may be co-located, or one or more components of the network entities 105 may be located in distributed locations (e.g., separate physical locations) . In some examples, one or more of the network entities 105 of a disaggregated RAN architecture may be implemented as virtual units (e.g., a virtual CU (VCU) , a virtual DU (VDU) , a virtual RU (VRU) ) .

[0053] The split of functionality between a CU 160, a DU 165, and an RU 170 is flexible and may support different functionalities depending on which functions (e.g., network layer functions, protocol layer functions, baseband functions, RF functions, or any combinations thereof) are performed at a CU 160, a DU 165, or an RU 170. For example, a functional split of a protocol stack may be employed between a CU 160 and a DU 165 such that the CU 160 may support one or more layers of the protocol stack and the DU 165 may support one or more different layers of the protocol stack. In some examples, the CU 160 may host upper protocol layer (e.g., layer 3 (L3) , layer 2 (L2) ) functionality and signaling (e.g., Radio Resource Control (RRC) , service data adaptation protocol (SDAP) , Packet Data Convergence Protocol (PDCP) ) . The CU 160 (e.g., one or more CUs) may be connected to a DU 165 (e.g., one or more DUs) or an RU 170 (e.g., one or more RUs) , or some combination thereof, and the DUs 165, RUs 170, or both may host lower protocol layers, such as layer 1 (L1) (e.g., physical (PHY) layer) or L2 (e.g., radio link control (RLC) layer, medium access control (MAC) layer) functionality and signaling, and may each be at least partially controlled by the CU 160. Additionally, or alternatively, a functional split of the protocol stack may be employed between a DU 165 and an RU 170 such that the DU 165 may support one or more layers of the protocol stack and the RU 170 may support one or more different layers of the protocol stack. The DU 165 may support one or multiple different cells (e.g., via one or multiple different RUs, such as an RU 170) . In some cases, a functional split between a CU 160 and a DU 165 or between a DU 165 and an RU 170 may be within a protocol layer (e.g., some functions for a protocol layer may be performed by one of a CU 160, a DU 165, or an RU 170, while other functions of the protocol layer are performed by a different one of the CU 160, the DU 165, or the RU 170) . A CU 160 may be functionally split further into CU control plane (CU-CP) and CU user plane (CU-UP) functions. A CU 160 may be connected to a DU 165 via a midhaul communication link 162 (e.g., F1, F1-c, F1-u) , and a DU 165 may be connected to an RU 170 via a fronthaul communication link 168 (e.g., open fronthaul (FH) interface) . In some examples, a midhaul communication link 162 or a fronthaul communication link 168 may be implemented in accordance with an interface (e.g., a channel) between layers of a protocol stack supported by respective network entities (e.g., one or more of the network entities 105) that are in communication via such communication links.

[0054] In some wireless communications systems (e.g., the wireless communications system 100) , infrastructure and spectral resources for radio access may support wireless backhaul link capabilities to supplement wired backhaul connections, providing an IAB network architecture (e.g., to a core network 130) . In some cases, in an IAB network, one or more of the network entities 105 (e.g., network entities 105 or IAB node (s) 104) may be partially controlled by each other. The IAB node (s) 104 may be referred to as a donor entity or an IAB donor. A DU 165 or an RU 170 may be partially controlled by a CU 160 associated with a network entity 105 or base station 140 (such as a donor network entity or a donor base station) . The one or more donor entities (e.g., IAB donors) may be in communication with one or more additional devices (e.g., IAB node (s) 104) via supported access and backhaul links (e.g., backhaul communication link (s) 120) . IAB node (s) 104 may include an IAB mobile termination (IAB-MT) controlled (e.g., scheduled) by one or more DUs (e.g., DUs 165) of a coupled IAB donor. An IAB-MT may be equipped with an independent set of antennas for relay of communications with UEs 115 or may share the same antennas (e.g., of an RU 170) of IAB node (s) 104 used for access via the DU 165 of the IAB node (s) 104 (e.g., referred to as virtual IAB-MT (vIAB-MT) ) . In some examples, the IAB node (s) 104 may include one or more DUs (e.g., DUs 165) that support communication links with additional entities (e.g., IAB node (s) 104, UEs 115) within the relay chain or configuration of the access network (e.g., downstream) . In such cases, one or more components of the disaggregated RAN architecture (e.g., the IAB node (s) 104 or components of the IAB node (s) 104) may be configured to operate according to the techniques described herein.

[0055] In the case of the techniques described herein applied in the context of a disaggregated RAN architecture, one or more components of the disaggregated RAN architecture may be configured to support beam prediction training and inference configuration using global cell identities as described herein. For example, some operations described as being performed by a UE 115 or a network entity 105 (e.g., a base station 140) may additionally, or alternatively, be performed by one or more components of the disaggregated RAN architecture (e.g., components such as an IAB node, a DU 165, a CU 160, an RU 170, an RIC 175, an SMO system 180) .

[0056] A UE 115 may include or may be referred to as a mobile device, a wireless device, a remote device, a handheld device, or a subscriber device, or some other suitable terminology, where the “device” may also be referred to as a unit, a station, a terminal, or a client, among other examples. A UE 115 may also include or may be referred to as a personal electronic device such as a cellular phone, a personal digital assistant (PDA) , a tablet computer, a laptop computer, or a personal computer. In some examples, a UE 115 may include or be referred to as a wireless local loop (WLL) station, an Internet of Things (IoT) device, an Internet of Everything (IoE) device, or a machine type communications (MTC) device, among other examples, which may be implemented in various objects such as appliances, vehicles, or meters, among other examples.

[0057] The UEs 115 described herein may be able to communicate with various types of devices, such as UEs 115 that may sometimes operate as relays, as well as the network entities 105 and the network equipment including macro eNBs or gNBs, small cell eNBs or gNBs, or relay base stations, among other examples, as shown in FIG. 1.

[0058] The UEs 115 and the network entities 105 may wirelessly communicate with one another via the communication link (s) 125 (e.g., one or more access links) using resources associated with one or more carriers. The term “carrier” may refer to a set of RF spectrum resources having a defined PHY layer structure for supporting the communication link (s) 125. For example, a carrier used for the communication link (s) 125 may include a portion of an RF spectrum band (e.g., a bandwidth part (BWP) ) that is operated according to one or more PHY layer channels for a given RAT (e.g., LTE, LTE-A, LTE-A Pro, NR) . Each PHY layer channel may carry acquisition signaling (e.g., synchronization signals, system information) , control signaling that coordinates operation for the carrier, user data, or other signaling. The wireless communications system 100 may support communication with a UE 115 using carrier aggregation or multi-carrier operation. A UE 115 may be configured with multiple downlink component carriers and one or more uplink component carriers according to a carrier aggregation configuration. Carrier aggregation may be used with both frequency division duplexing (FDD) and time division duplexing (TDD) component carriers. Communication between a network entity 105 and other devices may refer to communication between the devices and any portion (e.g., entity, sub-entity) of a network entity 105. For example, the terms “transmitting, ” “receiving, ” or “communicating, ” when referring to a network entity 105, may refer to any portion of a network entity 105 (e.g., a base station 140, a CU 160, a DU 165, a RU 170) of a RAN communicating with another device (e.g., directly or via one or more other network entities, such as one or more of the network entities 105) .

[0059] Signal waveforms transmitted via a carrier may be made up of multiple subcarriers (e.g., using multi-carrier modulation (MCM) techniques such as orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) or discrete Fourier transform spread OFDM (DFT-S-OFDM) ) . In a system employing MCM techniques, a resource element may refer to resources of one symbol period (e.g., a duration of one modulation symbol) and one subcarrier, in which case the symbol period and subcarrier spacing may be inversely related. The quantity of bits carried by each resource element may depend on the modulation scheme (e.g., the order of the modulation scheme, the coding rate of the modulation scheme, or both) , such that a relatively higher quantity of resource elements (e.g., in a transmission duration) and a relatively higher order of a modulation scheme may correspond to a relatively higher rate of communication. A wireless communications resource may refer to a combination of an RF spectrum resource, a time resource, and a spatial resource (e.g., a spatial layer, a beam) , and the use of multiple spatial resources may increase the data rate or data integrity for communications with a UE 115.

[0060] The time intervals for the network entities 105 or the UEs 115 may be expressed in multiples of a basic time unit which may, for example, refer to a sampling period of Ts=1 /  (Δfmax·Nf) seconds, for which Δfmax may represent a supported subcarrier spacing, and Nf may represent a supported discrete Fourier transform (DFT) size. Time intervals of a communications resource may be organized according to radio frames each having a specified duration (e.g., 10 milliseconds (ms) ) . Each radio frame may be identified by a system frame number (SFN) (e.g., ranging from 0 to 1023) .

[0061] Each frame may include multiple consecutively-numbered subframes or slots, and each subframe or slot may have the same duration. In some examples, a frame may be divided (e.g., in the time domain) into subframes, and each subframe may be further divided into a quantity of slots. Alternatively, each frame may include a variable quantity of slots, and the quantity of slots may depend on subcarrier spacing. Each slot may include a quantity of symbol periods (e.g., depending on the length of the cyclic prefix prepended to each symbol period) . In some wireless communications systems, such as the wireless communications system 100, a slot may further be divided into multiple mini-slots associated with one or more symbols. Excluding the cyclic prefix, each symbol period may be associated with one or more (e.g., Nf) sampling periods. The duration of a symbol period may depend on the subcarrier spacing or frequency band of operation.

[0062] A subframe, a slot, a mini-slot, or a symbol may be the smallest scheduling unit (e.g., in the time domain) of the wireless communications system 100 and may be referred to as a transmission time interval (TTI) . In some examples, the TTI duration (e.g., a quantity of symbol periods in a TTI) may be variable. Additionally, or alternatively, the smallest scheduling unit of the wireless communications system 100 may be dynamically selected (e.g., in bursts of shortened TTIs (sTTIs) ) .

[0063] Physical channels may be multiplexed for communication using a carrier according to various techniques. A physical control channel and a physical data channel may be multiplexed for signaling via a downlink carrier, for example, using one or more of time division multiplexing (TDM) techniques, frequency division multiplexing (FDM) techniques, or hybrid TDM-FDM techniques. A control region (e.g., a control resource set (CORESET) ) for a physical control channel may be defined by a set of symbol periods and may extend across the system bandwidth or a subset of the system bandwidth of the carrier. One or more control regions (e.g., CORESETs) may be configured for a set of the UEs 115. For example, one or more of the UEs 115 may monitor or search control regions for control information according to one or more search space sets, and each search space set may include one or multiple control channel candidates in one or more aggregation levels arranged in a cascaded manner. An aggregation level for a control channel candidate may refer to an amount of control channel resources (e.g., control channel elements (CCEs) ) associated with encoded information for a control information format having a given payload size. Search space sets may include common search space sets configured for sending control information to UEs 115 (e.g., one or more UEs) or may include UE-specific search space sets for sending control information to a UE 115 (e.g., a specific UE) .

[0064] A network entity 105 may provide communication coverage via one or more cells, for example a macro cell, a small cell, a hot spot, or other types of cells, or any combination thereof. The term “cell” may refer to a logical communication entity used for communication with a network entity 105 (e.g., using a carrier) and may be associated with an identifier for distinguishing neighboring cells (e.g., a physical cell identifier (PCID) , a virtual cell identifier (VCID) ) . In some examples, a cell also may refer to a coverage area 110 or a portion of a coverage area 110 (e.g., a sector) over which the logical communication entity operates. Such cells may range from smaller areas (e.g., a structure, a subset of structure) to larger areas depending on various factors such as the capabilities of the network entity 105. For example, a cell may be or include a building, a subset of a building, or exterior spaces between or overlapping with coverage areas 110, among other examples.

[0065] A macro cell generally covers a relatively large geographic area (e.g., several kilometers in radius) and may allow unrestricted access by the UEs 115 with service subscriptions with the network provider supporting the macro cell. A small cell may be associated with a network entity 105 operating with lower power (e.g., a base station 140 operating with lower power) relative to a macro cell, and a small cell may operate using the same or different (e.g., licensed, unlicensed) frequency bands as macro cells. Small cells may provide unrestricted access to the UEs 115 with service subscriptions with the network provider or may provide restricted access to the UEs 115 having an association with the small cell (e.g., the UEs 115 in a closed subscriber group (CSG) , the UEs 115 associated with users in a home or office) . A network entity 105 may support one or more cells and may also support communications via the one or more cells using one or multiple component carriers.

[0066] In some examples, a carrier may support multiple cells, and different cells may be configured according to different protocol types (e.g., MTC, narrowband IoT (NB-IoT) , enhanced mobile broadband (eMBB) ) that may provide access for different types of devices.

[0067] In some examples, a network entity 105 (e.g., a base station 140, an RU 170) may be movable and therefore provide communication coverage for a moving coverage area, such as the coverage area 110. In some examples, coverage areas 110 (e.g., different coverage areas) associated with different technologies may overlap, but the coverage areas 110 (e.g., different coverage areas) may be supported by the same network entity (e.g., a network entity 105) . In some other examples, overlapping coverage areas, such as a coverage area 110, associated with different technologies may be supported by different network entities (e.g., the network entities 105) . The wireless communications system 100 may include, for example, a heterogeneous network in which different types of the network entities 105 support communications for coverage areas 110 (e.g., different coverage areas) using the same or different RATs.

[0068] The wireless communications system 100 may be configured to support ultra-reliable communications or low-latency communications, or various combinations thereof. For example, the wireless communications system 100 may be configured to support ultra-reliable low-latency communications (URLLC) . The UEs 115 may be designed to support ultra-reliable, low-latency, or critical functions. Ultra-reliable communications may include private communication or group communication and may be supported by one or more services such as push-to-talk, video, or data. Support for ultra-reliable, low-latency functions may include prioritization of services, and such services may be used for public safety or general commercial applications. The terms ultra-reliable, low-latency, and ultra-reliable low-latency may be used interchangeably herein.

[0069] In some examples, a UE 115 may be configured to support communicating directly with other UEs (e.g., one or more of the UEs 115) via a device-to-device (D2D) communication link, such as a D2D communication link 135 (e.g., in accordance with a peer-to-peer (P2P) , D2D, or sidelink protocol) . In some examples, one or more UEs 115 of a group that are performing D2D communications may be within the coverage area 110 of a network entity 105 (e.g., a base station 140, an RU 170) , which may support aspects of such D2D communications being configured by (e.g., scheduled by) the network entity 105. In some examples, one or more UEs 115 of such a group may be outside the coverage area 110 of a network entity 105 or may be otherwise unable to or not configured to receive transmissions from a network entity 105. In some examples, groups of the UEs 115 communicating via D2D communications may support a one-to-many (1: M) system in which each UE 115 transmits to one or more of the UEs 115 in the group. In some examples, a network entity 105 may facilitate the scheduling of resources for D2D communications. In some other examples, D2D communications may be carried out between the UEs 115 without an involvement of a network entity 105.

[0070] The core network 130 may provide user authentication, access authorization, tracking, Internet Protocol (IP) connectivity, and other access, routing, or mobility functions. The core network 130 may be an evolved packet core (EPC) or 5G core (5GC) , which may include at least one control plane entity that manages access and mobility (e.g., a mobility management entity (MME) , an access and mobility management function (AMF) ) and at least one user plane entity that routes packets or interconnects to external networks (e.g., a serving gateway (S-GW) , a Packet Data Network (PDN) gateway (P-GW) , or a user plane function (UPF) ) . The control plane entity may manage non-access stratum (NAS) functions such as mobility, authentication, and bearer management for the UEs 115 served by the network entities 105 (e.g., base stations 140) associated with the core network 130. User IP packets may be transferred through the user plane entity, which may provide IP address allocation as well as other functions. The user plane entity may be connected to IP services 150 for one or more network operators. The IP services 150 may include access to the Internet, Intranet (s) , an IP Multimedia Subsystem (IMS) , or a Packet-Switched Streaming Service.

[0071] The wireless communications system 100 may operate using one or more frequency bands, which may be in the range of 300 megahertz (MHz) to 300 gigahertz (GHz) . Generally, the region from 300 MHz to 3 GHz is known as the ultra-high frequency (UHF) region or decimeter band because the wavelengths range from approximately one decimeter to one meter in length. UHF waves may be blocked or redirected by buildings and environmental features, which may be referred to as clusters, but the waves may penetrate structures sufficiently for a macro cell to provide service to the UEs 115 located indoors. Communications using UHF waves may be associated with smaller antennas and shorter ranges (e.g., less than one hundred kilometers) compared to communications using the smaller frequencies and longer waves of the high frequency (HF) or very high frequency (VHF) portion of the spectrum below 300 MHz.

[0072] The wireless communications system 100 may utilize both licensed and unlicensed RF spectrum bands. For example, the wireless communications system 100 may employ License Assisted Access (LAA) , LTE-Unlicensed (LTE-U) RAT, or NR technology using an unlicensed band such as the 5 GHz industrial, scientific, and medical (ISM) band. While operating using unlicensed RF spectrum bands, devices such as the network entities 105 and the UEs 115 may employ carrier sensing for collision detection and avoidance. In some examples, operations using unlicensed bands may be based on a carrier aggregation configuration in conjunction with component carriers operating using a licensed band (e.g., LAA) . Operations using unlicensed spectrum may include downlink transmissions, uplink transmissions, P2P transmissions, or D2D transmissions, among other examples.

[0073] A network entity 105 (e.g., a base station 140, an RU 170) or a UE 115 may be equipped with multiple antennas, which may be used to employ techniques such as transmit diversity, receive diversity, multiple-input multiple-output (MIMO) communications, or beamforming. The antennas of a network entity 105 or a UE 115 may be located within one or more antenna arrays or antenna panels, which may support MIMO operations or transmit or receive beamforming. For example, one or more base station antennas or antenna arrays may be co-located at an antenna assembly, such as an antenna tower. In some examples, antennas or antenna arrays associated with a network entity 105 may be located at diverse geographic locations. A network entity 105 may include an antenna array with a set of rows and columns of antenna ports that the network entity 105 may use to support beamforming of communications with a UE 115. Likewise, a UE 115 may include one or more antenna arrays that may support various MIMO or beamforming operations. Additionally, or alternatively, an antenna panel may support RF beamforming for a signal transmitted via an antenna port.

[0074] Beamforming, which may also be referred to as spatial filtering, directional transmission, or directional reception, is a signal processing technique that may be used at a transmitting device or a receiving device (e.g., a network entity 105, a UE 115) to shape or steer an antenna beam (e.g., a transmit beam, a receive beam) along a spatial path between the transmitting device and the receiving device. Beamforming may be achieved by combining the signals communicated via antenna elements of an antenna array such that some signals propagating along particular orientations with respect to an antenna array experience constructive interference while others experience destructive interference. The adjustment of signals communicated via the antenna elements may include a transmitting device or a receiving device applying amplitude offsets, phase offsets, or both to signals carried via the antenna elements associated with the device. The adjustments associated with each of the antenna elements may be defined by a beamforming weight set associated with a particular orientation (e.g., with respect to the antenna array of the transmitting device or receiving device, or with respect to some other orientation) .

[0075] A network entity 105 or a UE 115 may use beam sweeping techniques as part of beamforming operations. For example, a network entity 105 (e.g., a base station 140, an RU 170) may use multiple antennas or antenna arrays (e.g., antenna panels) to conduct beamforming operations for directional communications with a UE 115. Some signals (e.g., synchronization signals, reference signals, beam selection signals, or other control signals) may be transmitted by a network entity 105 multiple times along different directions. For example, the network entity 105 may transmit a signal according to different beamforming weight sets associated with different directions of transmission. Transmissions along different beam directions may be used to identify (e.g., by a transmitting device, such as a network entity 105, or by a receiving device, such as a UE 115) a beam direction for later transmission or reception by the network entity 105.

[0076] Some signals, such as data signals associated with a particular receiving device, may be transmitted by a transmitting device (e.g., a network entity 105 or a UE 115) along a single beam direction (e.g., a direction associated with the receiving device, such as another network entity 105 or UE 115) . In some examples, the beam direction associated with transmissions along a single beam direction may be determined based on a signal that was transmitted along one or more beam directions. For example, a UE 115 may receive one or more of the signals transmitted by the network entity 105 along different directions and may report to the network entity 105 an indication of the signal that the UE 115 received with a highest signal quality or an otherwise acceptable signal quality.

[0077] In some examples, transmissions by a device (e.g., by a network entity 105 or a UE 115) may be performed using multiple beam directions, and the device may use a combination of digital precoding or beamforming to generate a combined beam for transmission (e.g., from a network entity 105 to a UE 115) . The UE 115 may report feedback that indicates precoding weights for one or more beam directions, and the feedback may correspond to a configured set of beams across a system bandwidth or one or more sub-bands. The network entity 105 may transmit a reference signal (e.g., a cell-specific reference signal (CRS) , a channel state information reference signal (CSI-RS) ) , which may be precoded or unprecoded. The UE 115 may provide feedback for beam selection, which may be a precoding matrix indicator (PMI) or codebook-based feedback (e.g., a multi-panel type codebook, a linear combination type codebook, a port selection type codebook) . Although these techniques are described with reference to signals transmitted along one or more directions by a network entity 105 (e.g., a base station 140, an RU 170) , a UE 115 may employ similar techniques for transmitting signals multiple times along different directions (e.g., for identifying a beam direction for subsequent transmission or reception by the UE 115) or for transmitting a signal along a single direction (e.g., for transmitting data to a receiving device) .

[0078] A receiving device (e.g., a UE 115) may perform reception operations in accordance with multiple receive configurations (e.g., directional listening) when receiving various signals from a transmitting device (e.g., a network entity 105) , such as synchronization signals, reference signals, beam selection signals, or other control signals. For example, a receiving device may perform reception in accordance with multiple receive directions by receiving via different antenna subarrays, by processing received signals according to different antenna subarrays, by receiving according to different receive beamforming weight sets (e.g., different directional listening weight sets) applied to signals received at multiple antenna elements of an antenna array, or by processing received signals according to different receive beamforming weight sets applied to signals received at multiple antenna elements of an antenna array, any of which may be referred to as “listening” according to different receive configurations or receive directions. In some examples, a receiving device may use a single receive configuration to receive along a single beam direction (e.g., when receiving a data signal) . The single receive configuration may be aligned along a beam direction determined based on listening according to different receive configuration directions (e.g., a beam direction determined to have a highest signal strength, highest signal-to-noise ratio (SNR) , or otherwise acceptable signal quality based on listening according to multiple beam directions) .

[0079] In some wireless communications systems, a device may use an AI or ML framework (e.g., for one-sided AI or ML models) to perform one or more procedures. For example, the device may support signaling and protocol aspects of Life Cycle Management (LCM) functionality. Further, the device may support aspects of selection, activation, deactivation, switching, fallback (or any combination thereof) of models (e.g., AI or ML models) . Accordingly, the device may support identification related signaling (e.g., related to these aspects) . In some cases, the device may support signaling or one or more mechanisms for LCM to facilitate model training, inference, performance monitoring, data collection (in some examples excluding data collection for the purpose of core network data collection, operations, administration, and maintenance (OAM) data collection, over the top (OTT) data collection, collection of UE-sided model training data, or any combination thereof) for both UE-sided and network-sided models. The device may also support a signaling mechanism for functionalities that are applicable to AI or ML frameworks.

[0080] Some wireless communications systems may support beam management. For example, a device (e.g., a UE) may perform downlink transmit (DL Tx) beam prediction for both UE-sided model and network entity-sided model. The device may perform spatial-domain downlink transmit beam prediction for Set A of beams (which may be referred to as prediction targets) based on measurement results of Set B beams (which may be referred to as measurement resources, or measurement resources used to derive predicted channel characteristics on the prediction targets) ( “BM-Case1” ) . Additionally, or alternatively, The device may perform temporal downlink transmit beam prediction for Set A of beams based on the measurement results (e.g., historic measurement results) of Set B of beams ( “BM-Case2” ) . In some cases, the device may support signaling and one or more mechanism to facilitate LCM operations specific to the Beam Management use cases. The device may support one or more enabling methods to ensure consistency between training and inference regarding network entity-side additional conditions (if identified) for inference at the device.

[0081] Some wireless communications systems (e.g., the wireless communications system 100) may support positioning accuracy enhancements such as direct AI or ML positioning, AI or ML assisted positioning, or both. Direct AI or ML positioning may include UE-based positioning with UE-side model, UE-assisted or location management function (LMF) -based positioning with LMF-side model, network node assisted positioning with LMF-side model, or any combination thereof. AI or ML assisted positioning may include UE-assisted or LMF-based positioning with UE-side model, network node assisted positioning with network entity-side model, or both. Thus, the wireless communications system 100 may support measurements, signaling, one or more mechanisms, or any combination thereof, to facilitate LCM operations specific to the positioning accuracy enhancements use cases described herein. In some cases, the wireless communications system 100 may support signaling of measurement enhancements. The wireless communications system 100 may support one or more enabling methods to ensure consistency between training and inference regarding network entity-side conditions for inference at a UE for relevant positioning sub-use cases.

[0082] In some cases, a UE 115 may determine beams on set A, set B, or both, based on one or more conditions at the network entity-side (e.g., for consistency of network entity-side conditions across training and inference for UE-side model for BM-Case 1 and BM Case 2) . In some examples, the UE 115 may determine the beams based on an associated ID. For example, the UE 115 may make one or more assumptions based on a same associated ID across training and inference. The associated ID may be introduced for the UE 115 in one or more frameworks (e.g., within a CSI framework or outside the CSI framework) . In some examples, the UE may determine the beams based on performance monitoring. The UE 115 may determine that network entity-side conditions with a same associated ID are consistent at least within a cell. In some cases, the UE 115 may determine whether the same associated ID may be applicable for multiple cells.

[0083] As described herein, a “beam” within a set A or a Set B (e.g., a set A beam or a set B beam) may refer to a network-side transmit beam (e.g., a downlink transmit beam) used by a network entity to transmit downlink signaling. For example, a network entity 105 may transmit one or more first downlink signals (e.g., reference signals) via a first set of beams (e.g., Set B beams) . Reference signals transmitted via measurement beams may be referred to, for example, as measurement reference signals. Additionally or alternatively, a resource via which a reference signal used for measurement is transmitted may be referred to as a measurement resource. The network entity also may transmit one or more second downlink signals (e.g., other reference signals, downlink control signaling, downlink data signaling, or any combination thereof) via a second set of beams (e.g., Set A beams) as described herein. Thus, a first set of beams may be or include a first set of one or more network-side transmit beams (e.g., a first set of downlink transmit beams) , and measurements of a first set of beams may be measurements of reference signals that are associated with (e.g., transmitted via) the first set of beams. Further, a second set of beams may be or include a set of one or more predictions target beams, which may be or may include network-side transmit beams (e.g., a second set of downlink transmit beams) . In some cases, only a subset of the second set of beams may actually be transmitted (e.g., reference signals or other signaling transmitted may be transmitted via only a subset of the second set of beams, or only a subset of a set of instances of the second set of beams) . Instances of prediction target beams via which signaling is not transmitted may be referred to as transmitted prediction targets, while other instances of prediction target beams may be referred to as non-transmitted prediction targets.

[0084] An example of a prediction procedure as described herein may be or include a channel characteristics prediction procedure. A UE 115 may perform a channel characteristics prediction procedure to predict channel characteristics (e.g., signal qualities) corresponding to prediction targets, where a prediction target may correspond to a prediction target beam or a particular signal that is transmitted via a prediction target beam. The predicted channel characteristics for a set of prediction targets may be based on measured channel characteristics (e.g., measured signal qualities) for reference signals received by the UE 115 via the first set of beams.

[0085] Thus, a prediction procedure may refer to or include predicting channel characteristics for prediction targets (e.g., prediction target beams or signals transmitted via such beams) , including where the predicted channel characteristics are based on measurements of measurement reference signals transmitted via measurement beams, or associated with measurement beams. Prediction results may include the prediction targets having the best predicted channel characteristics, such as the K (where K ≥ 1) prediction targets having the best predicted reference signal received powers (RSRPs) or signal-to-interference-plus-noise ratios (SINRs) , including as measured at a physical layer (e.g., L1-RSRPs, L1-SINRs) . Additionally, or alternatively, beam prediction results may include the predicted channel characteristics (e.g., the predicted RSRPs or predicted SINRs) associated with the top K prediction targets, the respective probabilities of different prediction targets being one of the top K prediction targets, confidence information (e.g., confidence levels) associated with the predicted channel characteristics for the prediction targets or the predicted membership of the top K prediction targets, or any combination thereof.

[0086] In some cases, a UE-side AI or ML model in beam management may support use of an associated ID. The associated ID may be configured within a CSI framework, or outside of a CSI framework. In some cases, the associated ID may be configured or indicated via one or more signals in one or more procedures or frameworks, or any combination thereof. In some examples, the UE may determine properties of a downlink transmit beam or a beam set (e.g., list) based on an associated ID (e.g., determining that properties are the same for multiple beams that have a same associated ID) . In some examples, an associated ID may be signaled via one or more report configurations (e.g., ReportConfig1 through ReportConfigK) , one or more resource configurations ( (e.g., ResourceConfig1 through ResourceConfigL) , one or more resource sets ( (e.g., ResourceSet1 through ResourceSetM) , one or more resources (e.g., Resource1 through ResourceN) , or any combination thereof. In some aspects, Set A beams and Set B beams may be differentiated on a resource configuration (ResourceConfig) level, or on a resource set (ResourceSet) level.

[0087] In some cases, a UE 115 may determine which Set A beams and which Set B beams across different beam prediction scenarios (e.g., problems) are the same (or similar) based on a same spatial Tx filter. The UE 115 may utilize an AI or ML design to make this determination. For example, a single model may be designed to process different prediction scenarios. A first wide-to-narrow spatial beam prediction problem may be with respect to 8 SSB wide-beams and 32 CSI-reference signal (CSI-RS) narrow-beams. A second pure temporal beam prediction problem may be with respect to 8 of the CSI-RS narrow-beams.

[0088] In some wireless communications systems, a UE may experience difficulties with identifying beam connections for a set of beams (e.g., set A beams and set B beams) across reports or resources. In some cases, an associated ID may be signaled on a per-element basis (e.g., per CSI-ReportConfig, per CSI-ResourceConfig, per ResourceSet, per Resource) . In such cases, different associated IDs may be used in different configurations, even though same physical beams may be used in those configurations. Thus, the UE may be unable to determine the beam connections for the set of beams. For example, a first and second beam prediction problem (e.g., scenarios) may be configured through two separate configurations (e.g., CSI-ReportConfig elements) for training data collection. Two different associated IDs may be indicated by these two separate configurations. Then, separate configurations for inference may indicate the same two different associated IDs. However, the UE may be unable to determine whether the 8 CSI reference signals (CSI-RSs) with respect to the first configuration (of the two separate configurations) are based on the same spatial transmit filters as a subset of the spatial transmit filters of the 32 CSI-RSs with respect to the second configuration.

[0089] Thus, techniques described herein may support signaling that allows the UEs to identify beam connections between different beam prediction problems (e.g., scenarios) . For example, the wireless communications system 100 may support one or more serving cell-specific defined unified associated IDs, as well as beam ID allocations (e.g., for set A beams and set B beams) . Additionally, or alternatively, the wireless communications system 100 may support restricting a total quantity of different associated IDs that may be signaled by an information element (e.g., CSI-ReportConfig, CSI-ResourceConfig, ResourceSet, Resource, or any combination thereof) within a serving cell. In some examples, the wireless communications system 100 may support connectable (e.g., linked, or the same) beam IDs for set A beams and set B beams across the information elements for a same associated ID.

[0090] In some implementations, the wireless communications system 100 may support multiple different AI / ML models (e.g., model#0 through model#n) deployed individually or in combination by different network entities 105 present in the system. In some aspects, different AI / ML models may support different spatial prediction functionalities, temporal prediction functionalities, or both. A network entity 105 may collect data via layer-1 reference signal receive power (L1-RSRPs) associated with set A and set B beams. In some examples, data collection may include shared datasets (e.g., a UE 115 may send L1 reports) associated with different model identifiers (IDs) . In some other examples, data collection may include over-the-air data collection in experimental regions. In any case, the network may support or guarantee parameter consistency for the same model ID between training and inference phases of a model (e.g., set A beams and set B beams may be associated with a same spatial Tx filter) . In some examples, the wireless communications system 100 may support a quantity of pre-trained AI / ML models which may be associated with or allocated to different model IDs.

[0091] In some implementations, a UE 115 may receive, from a network entity 105, signaling that request or schedule CSI reporting including feedback associated with model prediction results (e.g., beam prediction results) . In some examples, the signaling may also indicate a corresponding model ID that the UE 115 is instructed to use, and associated sets of A and B beams that the UE 115 may use. The UE 115 may select a model based on the signaling from the set of pretrained models for preforming predictions. For example, one model input may include L1-RSRPs measured from set B beams, and an output of the model may be predicted L1-RSRPs on a set of A beams. The UE 115 may then feedback beam prediction results (in uplink control information packaging) via resources indicated by the network-scheduled CSI reporting scheduling. In some cases, the predictions may include a set of predicted channel characteristics (e.g., beam prediction results) which may be performed on prediction targets. In some examples, the predicted channel characteristics may include identifiers of the “TopK” prediction targets with respect to RSRP and / or SINR probabilities, predicted L1-RSRPs and / or L1-SINRs for the TopK prediction targets, probabilities being Top1 / TopK prediction target (s) of the TopK prediction targets, confidence information on the predicted L1-RSRPs and / or L1-SINRs, or any combination thereof.

[0092] In some other implementations, a network entity 105 may communicate with one or more AI / ML functionality entities or model management entities to identify one or more models and / or to perform model ID registration. The network entity 105 may transmit an indication of over-the-air data collection by transmission of set A and set B beams, and may indicate a selected model ID associated with prediction by the UE 115. In some examples, the UE 115 may perform offline model training with the model associated with the selected model ID, and may signal one or more UE capability reports that indicate whether the UE 115 is able to support the selected model. If the UE 115 is capable of supporting the model, the network entity 105 may schedule one or more CSI reports for the UE 115 to feedback prediction results associated with the model, along with a set of A and B beams (which are the same as the set of A and B beams associated with over-the-air data collection during training) . The UE 115 may then perform inference for the model (which may include obtaining predicted L1-RSRPs on set A beams) , and may feedback prediction results via the network-scheduled CSI reports.

[0093] In some aspects, a UE 115 may support L1 reporting, which may include various different L1 report configurations. For example, the UE 115 may support special cell configuration signaling (spCellConfig) which defines signaling on a primary cell and primary secondary cells, serving cell configuration signaling (ServingCellConfig) , and CSI measurement configuration signaling (CSI-MeasConfig) . In some examples, the CSI measurement configuration signaling may include various fields that configure CSI measurement for a UE 115. For example, the CSI measurement configuration may include a csi-ReportConfigToAddModList, which may define various CSI report configurations (e.g., CSI-ReportConfig (s) ) , where each CSI report configuration may indicate a serving cell index (ServCellIndex) , a report quantity (reportQuantity) including CSI-RS resource indicator (CRI) RSRP (cri-RSRP) or RSRP associated with an SSB index (ssb-Index-RSRP) , and a quantity of resources for channel measurement (resourcesforChannelMeasurement) including a CSI resource configuration ID (CSI-ResourceConfigId) .

[0094] Additionally or alternatively, the CSI measurement configuration may include a csi-ResourceConfigToAddModList, which may define various CSI resource configurations, which may be associated with various CSI report settings. which may include a CSI resource configuration (CSI-ResourceConfig) which may include CSI resource configuration ID (CSI-ResourceConfigId) , a non-zero power (NZP) CSI-RS resource set ID (NZP-CSI-RS-ResourceSetId) or a CSI SSB resource set ID (CSI-SSB-ResourceSetId) . In some aspects, the serving cell index associated the CSI report configuration for the CSI report configuration and the serving cell index associated with the special cell configuration may identify which serving cell the corresponding CSI-ResourceConfigId is associated with (e.g., report L1 characteristics with respect to an FR2 serving cell through a CSI report transmitted in an FR1 serving cell) .

[0095] Additionally or alternatively, the CSI measurement configuration may include a csi-ResourceToAddModList, which may define various CSI resources available in a serving cell. The csi-ResourceToAddModList may include a csi-ResourceToAddModList which may indicate CSI-RS resources (NZP-CSI-RS-Resource) and associated IDs (NZP-CSI-RS-ResourceId) . Additionally or alternatively, the CSI measurement configuration may include a nzp-CSI-RS-ResourceSetToAddModList which may define various CSI-RS resource sets available in the serving cell. The nzp-CSI-RS-ResourceSetToAddModList may include an indication of CSI-RS resource sets (NZP-CSI-RS-ResourceSet) and associated IDs (NZP-CSI-RS-ResourceSetId) . Additionally or alternatively, the CSI measurement configuration may include a csi-ssb-ResourceSetToAddModList which may define various CSI SSB resource sets available in the serving cell. The csi-ssb-ResourceSetToAddModList may include an indication of SSB resource sets available in the serving cell, including associated SSB indices (SSB-Index) and resource set IDs (CSI-SSB-ResourceSetId) .

[0096] In order for a UE 115 to perform accurate AI / ML-based beam prediction, it may be beneficial for the AI / ML model to have been trained using beams associated with the same spatial Tx filter. More specifically, it may be beneficial to ensure spatial Tx filter consistency associated with reference signals used for both training a model and when using the model for inference. In order to accurately assess whether spatial Tx filters (and / or other network-side additional conditions) are consistent across training and inference, the UE 115 may support cell-ID based methods (including signaling methods and definitions) to ensure consistency for spatial Tx filters across training and inference. In some implementations, a UE 115 may evaluate spatial Tx filter consistency based on whether multiple SSB and / or CSI-RS resources (or non-transmitted prediction targets) are associated with a same new radio (NR) cell global identifier (NGCI) and are all associated with a same beam tag (which may indicate whether a resource is associated with a Set A or Set B beam and an associated beam index (which may alternatively be referred to as a beam ID) . In some implementations, a UE 115 may evaluate spatial Tx filter consistency based on comparing the training and inference configurations with respect to Set A and Set B beams, such that when identical configurations are identified, the UE 115 may assume the same spatial Tx filters for Set A and for Set B beams, respectively. In some implementations, the UE 115 may receive signaling that indicates how much longer historically, the UE 115 may assume spatial Tx filter consistency on Set A beams and Set B beams (e.g., the network may indicate that beyond such duration historically, the spatial Tx filters may not be consistent) .

[0097] FIG. 2 shows an example of a wireless communications system 200 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. For example, the wireless communications system 200 may support communications (including those related to AI / ML training and inference) between a UE 115-a and a network entity 105-a, each of which may be examples of UEs 115 and network entities 105 described herein.

[0098] In some examples, it may be beneficial to have consistency with respect to network-side conditions (e.g., network-side additional conditions) across both training and inference for AI / ML models / functionalities used by one or more UEs, such as UE 115-a. The network-side additional conditions may include aspects related to the network that are transparent to UE 115-a and may impact generalization capabilities of the UE 115-a. An example of such conditions may include a network entity codebook, as some UE-side AI / ML models / functionalities for beam prediction may not generalize well across different network entity codebooks (e.g., spatial Tx filters) , which may result in the need for consistency with network conditions. Additional examples of network-side additional conditions may include spatial conditions for Set B and Set A beams or associated measurements or inferences, such as a quantity of beams (e.g., SSBs or CSI-RSs) included as Set B beams and a quantity of beams included as Set A beams, beam shape conditions for Set B and Set A beams (e.g., relative difference in pointing direction and beamwidth across two beams within a set of beams) , quasi-colocation (QCL) type for Set B and Set A beams, relative ordering of beam resource index values (e.g., SSB resource index values, CSI-RS resource index values) relative to AI / ML model input feature index values and AI / ML model output index values (e.g., a mapping of measurements associated with a given beam resource index value to AI / ML model input features and AI / ML model output features having the same index value) .

[0099] In some implementations network-side additional conditions may be applied in a same cell (e.g., in individual cells) but not across cells, and may utilize Cell-ID (s) in place of Associated ID (s) . In such implementations, however, additional signaling (e.g., network signaling) and / or standardized predefinitions may be implemented if network-side additional conditions are guaranteed only within the same cell via Cell-ID (s) . For example, some such signaling may include signaling associated ID (s) using CSI frameworks (among other potential signaling frameworks) , where information of Set A beam IDs and Set B beam IDs may be defined for each respective associated ID. That is, each CSI report configuration (CSI-ReportConfig) involved in training and inference may be associated with one associated ID for Set A beam IDs and Set B beam IDs.

[0100] In some examples, the wireless communications system 200 may support implicit mapping from reference signals and / or targets to Set B or Set A beam IDs. For a CSI report configuration that is associated with a model training phase, the CSI report configuration may be associated with a set of reference signals as Set B beams, and a set of reference signals as Set A beams, where the Set A beam IDs and Set B beam IDs may be defined by the reference signal entry-IDs identified within the RS resource sets. For a model inference phase, the CSI report configuration may be associated with a set of reference signals as Set B beams, and a number of Set A beam IDs, where the Set B beam IDs may be defined by the reference signal entry-IDs identified within the reference signal resource set as Set B beams. In such implementations associated with implicit mapping between reference signals and Set A and Set B beam IDs, spatial Tx filter consistency may be ensured when the same associated ID is identified for both model training and inference. The reference signals with respect to the same Set B beam ID across training may be based on the same spatial Tx filter, and the UE 115 may expect the same number of reference signals configured across training & inference (e.g., the {reference signal, Set A beam ID} with respect to the same Set A beam ID may be based on the same spatial Tx filter) .

[0101] In some examples, the wireless communications system 200 may support explicit signaling and mapping from reference signals and / or targets to Set A and Set B beam IDs. During a model training phase, the CSI report configuration may be associated with {a set of reference signals (RSs) as Set B beams, a set of RSs as Set A beams} , together with two lists of {Set B beam IDs, Set A beam IDs} that are 1-to-1 mapped to the two sets of reference signals. During model inference, the CSI report configuration may be associated with {a set of reference signals as Set B beams, a number of Set A beam IDs} , together with one list of Set B beam IDs that are 1-to-1 mapped to the set of reference signals as Set B beams. In such implementations associated with explicit mapping between reference signals and Set A and Set B beam IDs, spatial Tx filter consistency may be ensured when the same associated ID is identified across training & inference. For example, the reference signals with respect to the same Set B beam ID across training may be based on the same spatial Tx filter, and the UE may expect the same number of reference signals configured across training & inference (e.g., the {reference signal, Set A beam ID} with respect to the same Set A beam ID may be based on the same spatial Tx filter) .

[0102] In some cases, however, when a cell ID is used to ensure consistency across training & inference, applying implicit or explicit signaling and mapping from reference signals to Set A and Set B beam IDs may pose challenges. For example, in some cases the UE may not be sure that a CSI-RS within a same cell is based on the same spatial Tx filter after a duration of time elapses (e.g., 6 months later) , that is, the UE may be unsure as to whether the same spatial Tx filter is valid after a passage of time. Additionally or alternatively, the UE may not be sure whether the CSI-RS referred by the same Set B beam ID across two different resource signal sets and two different CSI report configurations during inference are based on the same spatial Tx filter or different spatial Tx filters.

[0103] In some other cases, if the associated ID may not be signaled across model training and inference, the UE may be unsure as to the consistency of spatial Tx filters across set A and set B beams with only information regarding a cell ID that the CSI report configuration is associated with. For example, the UE may be unsure as to whether a NZP-CSI-RS-ResourceId=3 (with regard to the configuration seen at an earlier time) , which maps to a NZP-CSI-RS-ResourceId=4 at a current time and configuration have the same spatial Tx filter, if only the same cell-ID is seen across training and inference. In some such cases, if an associated ID that corresponds to a CSI report configuration is consistent over time, the associated ID may allow the UE to determine consistent spatial Tx filters across reference signals used for both training and inference.

[0104] To further support the consistency of spatial Tx filters across signaling used for model training and inference, the wireless communications system may support additional signaling and standard predefinitions support to ensure network-side additional conditions via cell IDs. For example, additional signaling and standard predefinitions may support cell-ID based methods to ensure network side additional conditions across training and inference (e.g., consistent spatial Tx filters used for model training and inference phases) , especially when training and inference occurs within a same cell (and not across different cells) .

[0105] In some examples, the UE 115-a may identify consistency with “beam tags” (e.g., a defined set A beam or set B beam for a resource along with a beam ID) for a same New Radio Global Cell Identifier (NGCI) , which may indicate spatial Tx filter consistency 205. For example, each RS / target may be assigned a “beam tag, ” which may be used to evaluate spatial Tx filter consistency across reference signals used for training and inference within a cell (where resources have the same NGCI) . The consistency of beam tags and NGCI may be used to identify spatial Tx filter consistency without the use or signaling of associated IDs. In some examples, a beam tag may be alternatively referred to as a spatial transmission filter identifier.

[0106] In some examples, the UE 115-a may identify spatial Tx consistency of Set A beams and Set B beams based on the same training data used for collection and inference configuration parameters within the same NGCI. For example, spatial Tx filter consistency across model training and inference may be evaluated by comparing the training and inference configurations with regard to Set A and Set B beams. That is, when identical configurations are identified, the UE 115-a may assume the same spatial Tx filters are used for Set A and for Set B beams, respectively.

[0107] In some examples, the UE 115-a may identify or reference a historical time interval that indicates consistency of network-side additional conditions, which allows the UE to determine spatial Tx consistency of Set A beams and Set B beams after passage of time. For example, each cell may signal how much longer historically, the UE 115-a may assume spatial Tx filter consistency on Set A and Set B beams. In some examples, the network may indicate a duration in which beyond such duration historically, the network cannot ensure consistency of the spatial Tx filters. In some implementations, the network entity 105-a may transmit an indication of a date of a last update, a time interval, or both, which may be indicative of whether the spatial Tx filters are consistent at a time that the UE 115-a receives the indication.

[0108] FIG. 3 shows an example of a wireless communications system 300 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. For example, the wireless communications system 300 may support communications (including those related to AI / ML training and inference) between a UE 115-b and a network entity 105-b, each of which may be examples of UEs 115 and network entities 105 described herein.

[0109] In some implementations, for AI / ML based UE-side beam prediction purposes, SSB resources, CSI-RS resources, or both, may be scheduled as measurement resources (e.g., Set B beams) , while SSB resources, CSI-RS resources, or both that are applicable to both training & inference, or completely non-transmitted targets (e.g., targets only applicable to inference) are scheduled as prediction targets (e.g., Set A beams) . In some cases, the consistency of beam tags via NGCI may indicate spatial Tx filter consistency without signaling associated IDs. Specifically, when multiple SSB resources, CSI-RS resources, and / or completely non-transmitted prediction targets are with associated with the same NGCI, and are all associated with a same beam tag (e.g., whether a beam is a Set A beam or a Set B beam, plus a beam ID or beam index) the UE 115-b may assume that SSB resources, CSI-RS resources, and / or completely non-transmitted prediction targets are associated with the same spatial Tx filter. In some examples, the UE 115-b may assume that a same spatial Tx filter applies to both training and inference, and applies to any time period (unless the UE 115-b receives signaling from the network entity 105-b that indicates that the assumed spatial Tx filter is no longer applicable) .

[0110] In some examples, the NGCI with regard to the SSB resources, the CSI-RS resources may be identified based on contents of one or more information elements. For example, the NZP-CSI-RS-Resource information element corresponding to a CSI-RS resource may be configured under the cell associated with the NGCI, and the SSB-Index information element that is referred by a CSI-SSB-ResourceSet information element associated with the SSB resource may be configured under the cell associated with the NGCI. In some examples, the UE 115-b may receive system information signaling (e.g., system information block 1 (SIB1) ) by detecting an SSB of a cell and decoding a broadcast channel (e.g., physical broadcast channel (PBCH) master information block (MIB) control resource set-0 (CORESET0) SIB1) , or by signaling from the source cell with respect to target cells during handover. In some cases, the system information signaling may include a common serving cell configuration (ServingCellConfigCommonSIB) and cell access related information (CellAccessRelatedInfo) . The cell access related information may include a public land mobile network (PLMN) identity information list (PLMN-IdentityInfoList) , PLMN identity information (PLMN-IdentityInfo) that includes a cell identity (CellIdentity) and a PLMN identity list (plmn-IdentityList) that includes one or more PLMN identities (PLMN-Identity) . In some aspects, the NGCI may be used to instruct NR cells globally, and may be constructed from the PLMN identity (e.g., an identity derived from the first entry of the PLMN-IdentityInfoList) that the cell belongs to and the NR cell identity (NCI) of the cell (e.g., a 36-bit string that is unique per PLMN indicated by CellIdentity) .

[0111] In some other implementations, the wireless communications system 300 may implement associated IDs to support spatial Tx consistency. For example, when multiple SSB resources and / or CSI-RS resources and / or completely non-transmitted prediction targets (e.g., Set A beams) are associated with the same associated ID, and the multiple SSB resources and / or CSI-RS resources and / or completely non-transmitted prediction targets are all associated with a same beam tag, the UE 115-b assumes that the resources are associated with the same spatial Tx filter. In some aspects, the consistency of the spatial Tx filter may apply to both model training and inference, and applies to any time period unless otherwise indicated via signaling from the network entity 105-c. In some such implementations associated IDs corresponding to the SSB resources and / or the CSI-RS resources may be identified using various methods. For example, for a CSI-RS resource, the associated ID may be signaled via the NZP-CSI-RS-Resource information element corresponding to the CSI-RS resource, or via the information elements of CSI-ReportConfig, CSI-ResourceConfig, or the NZP-CSI-RS-ResourceSet referring the CSI-RS resource. For a SSB resource, the associated ID may be signaled via the SSB-Index information element associated with the SSB resource, or via the information elements of CSI-ReportConfig, CSI-ResourceConfig, or the CSI-SSB-ResourceSet referring the SSB-Index of the SSB resource.

[0112] In some aspects, the UE 115-b may not evaluate the NGCI to justify whether “beam tag” is the same or different. Additionally or alternatively, even within the cell corresponding to the same NGCI, an identical “beam tag” may indicate a same spatial Tx filter when associated IDs are also identical, otherwise “beam tag” cannot be compared by the UE 115-b to determine spatial Tx filter consistency.

[0113] FIG. 4 shows examples of a CSI measurement configuration 401 and a CSI measurement configuration 402 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. For example, the CSI measurement configuration 401 and CSI measurement configuration 402 may be implemented or signaled at or by different devices as described herein, such as in accordance with signaling between a network entity and a UE.

[0114] CSI measurement configuration 401 may define Set A or Set B for each resource, together with a Set A or Set B beam ID. A CSI measurement configuration (CSI-MeasConfig) may include one or more NZP-CSI-RS-Resource information elements, where each NZP-CSI-RS-Resource information element further includes two sub-information elements which indicate whether the NZP-CSI-RS-Resource is a Set A beam or a Set B beam (SetAorSetB) , and the corresponding Set A or Set B beam ID (BeamID) . Additionally or alternatively, each SSB-Index associated with the cell may be signaled with two corresponding information elements indicating whether the SSB-Index is considered for a Set A or a Set B beam, and the corresponding Set A or Set B beam ID.

[0115] When referred by a CSI-ReportConfig, a CSI-ResourceConfig, a NZP-CSI-RS-ResourceSet, or a CSI-SSB-ResourceSet, the NZP-CSI-RS-Resource and / or the SSB-Index may be identified as either a Set A beam or a Set B beam, depending on various information elements and sub-information elements such as the NZP-CSI-RS-Resource information element and two sub-information elements which indicate whether the NZP-CSI-RS-Resource is a Set A beam or a Set B beam, and the corresponding Set A or Set B beam ID, or SSB-Index information element (SSB-Index) and the two corresponding information elements indicating whether the SSB-Index is considered for a Set A or a Set B beam (SetAorSetB) , and the corresponding Set A or Set B beam ID (BeamId) .

[0116] In some such examples, all {NZP-CSI-RS-Resource (s) , SSB-Index (s) } in a {NZP-CSI-RS-ResourceSet, CSI-SSB-ResourceSet} may be Set A beams simultaneously, or may all be Set B beams simultaneously. In some examples, a CSI-ReportConfig or CSI-ResourceConfig may be further associated with at least a certain {NZP-CSI-RS-ResourceSet, CSI-SSB-ResourceSet} . In some implementations, the CSI-ReportConfig or CSI-ResourceConfig may further indicate or signal one or more Set A beam IDs as completely non-transmitted prediction targets (e.g., Set A beams) .

[0117] In some implementations, a beam tag (which may, in cases of spatial Tx filter consistency, be associated with multiple SSB and / or CSI-RS resources and / or non-transmitted prediction targets along with a same NGCI) may be defined as whether a beam is classified as Set A or Set B and a beam-ID associated with the beam. In some such implementations, spatial Tx filters with respect to a Set A beam ID and a Set B beam ID that share an identical beam ID may not be assumed to be the same spatial Tx filter (e.g., the same beam ID with respect to either Set A or Set B justifies or is otherwise indicative of the same spatial Tx filter) .

[0118] CSI measurement configuration 402 may define beam IDs for each resource, with Set A or Set B beam determined separately. In the example of CSI measurement configuration 402, the beam ID may be considered as analogous with “beam tag. ” That is, “beam tag” is equivalent to a beam-ID, and beam IDs may directly identify spatial Tx filter consistency without indicating whether the resource is a Set A or Set B beam.

[0119] In CSI measurement configuration 402 (CSI-MeasConfig) each NZP-CSI-RS-Resource information element (NZP-CSI-RS-Resource) further comprises a sub-information element indicating a corresponding beam ID (BeamId) Each SSB-Index associated with the cell is further signaled with an information element indicating a corresponding beam ID (BeamId) . When referred by a CSI-ReportConfig, a CSI-ResourceConfig, an NZP-CSI-RS-ResourceSet or a CSI-SSB-ResourceSet, the corresponding CSI-ReportConfig, CSI-ResourceConfig, NZP-CSI-RS-ResourceSet, or CSI-SSB-ResourceSet may further signal whether the resource may be considered as a Set A beam or a Set B beam.

[0120] In some examples, a {NZP-CSI-RS-ResourceSet, CSI-SSB-ResourceSet} may indicate whether its corresponding {NZP-CSI-RS-Resource (s) , SSB-Index (s) } are Set A or Set B beams. In some examples, a CSI-ResourceConfig may indicate whether the resources in an {NZP-CSI-RS-ResourceSet, CSI-SSB-ResourceSet} associated with the CSI-ResourceConfig are Set A beams or Set B beams. In some examples, a CSI-ReportConfig may indicate whether the CSI-RSs and / or SSBs referred by a CSI-ResourceConfig associated with the CSI-ReportConfig are Set A beams or Set B beams.

[0121] In some cases, the CSI-ReportConfig, the CSI-ResourceConfig, or both, may further signal one or more Set A beam IDs as completely non-transmitted prediction targets (e.g., Set A beams) . For example, in some cases, a single resource may be signaled as a Set A beam by a certain CSI-ReportConfig, a CSI-ResourceConfig, an NZP-CSI-RS-ResourceSet, and / or a CSI-SSB-ResourceSet, but as a Set B beam by another CSI-ReportConfig, CSI-ResourceConfigNZP-CSI-RS-ResourceSet, and / or CSI-SSB-ResourceSet. For example, a beam having a certain beam ID (e.g., BeamID=3) may be referred as a Set A beam for CSI-RS#1 in CSI-ReportConfig#1, but may be referred as a Set B beam for CSI-RS#2 in CSI-ReportConfig#2. In such cases, the beams may be associated with the same spatial Tx filter irrespective of Set A or Set B differences.

[0122] FIG. 5 shows an example of a CSI measurement configuration 500 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. For example, the CSI measurement configuration 500 may be implemented or signaled at or by different devices as described herein, such as in accordance with signaling between a network entity and a UE.

[0123] CSI measurement configuration 500 may define a Set A beam or a Set B beam for resources referred by a certain resource set, together with a corresponding Set A beam ID or Set B beam ID, where a beam tag for a beam is defined as Set A-vs. -Set B plus a beam ID. In some aspects, the CSI measurement configuration 500 may support resource set level indication of Set A beam IDs and / or Set B beam IDs.

[0124] For CSI measurement configuration 500, each NZP-CSI-RS-ResourceSet information element may include two sub-information elements indicating whether the NZP-CSI-RS-Resource (s) referred by the NZP-CSI-RS-ResourceSet are Set A beams or Set B beams (SetAOrSetB) , and the corresponding Set A beam IDs and / or Set B beam IDs for the respective NZP-CSI-RS-Resource (s) . For example, the NZP-CSI-RS-ResourceSet may include a beam ID list (BeamIDList) including various entries indicative of the corresponding Set A beam IDs and / or Set B beam IDs. In addition, each CSI-SSB-ResourceSet information element may include two sub-information element indicating whether the SSB-Index (s) (SSB-Index) referred by the CSI-SSB-ResourceSet are considered as Set A beams or Set B beams, and the corresponding Set A beam IDs and / or Set B beam IDs (BeamId) for the respective SSB-Index (s) .

[0125] In some aspects, when referred by a CSI-ReportConfig or CSI-ResourceConfig, the resources referred by the NZP-CSI-RS-ResourceSet and / or the CSI-SSB-ResourceSet may be identified as either Set A beams or Set B beams, depending on the information included in the NZP-CSI-RS-ResourceSet information element and / or the CSI-SSB-ResourceSet information element.

[0126] In some examples, all {NZP-CSI-RS-Resource’s, SSB-Index’s} in a {NZP-CSI-RS-ResourceSet, CSI-SSB-ResourceSet} may be Set A beams simultaneously, or may all be Set B beams. In such examples, a CSI-ReportConfig or CSI-ResourceConfig may be further associated with a certain {NZP-CSI-RS-ResourceSet, CSI-SSB-ResourceSet} . Additionally or alternatively, the CSI-ReportConfig or CSI-ResourceConfig may further signal one or more Set A beam IDs as completely non-transmitted prediction targets (e.g., Set A beams) .

[0127] In some examples, spatial Tx filters associated with a set A beam ID and a set B beam ID sharing an identical beam ID, may not be assumed to be the same. That is, only the same beam ID with respect to either Set A or Set B, or a same beam tag (e.g., where a beam tag is defined as a beam type, A or B, plus beam-ID) justifies the same spatial Tx filter.

[0128] FIG. 6 shows an example of a CSI measurement configuration 600 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. For example, the CSI measurement configuration 600 may be implemented or signaled at or by different devices as described herein, such as in accordance with signaling between a network entity and a UE.

[0129] CSI measurement configuration 600 may define a Set A beam or a Set B beam for resources referred by a certain resource set, with Set A beams or Set B beams identified separately, where a beam tag for a beam is defined as a beam ID. That is, “beam tag” is equivalent to a beam-ID, and beam IDs may directly identify spatial Tx filter consistency without indicating whether the CSI-RSs and / or SSBs referred by the resource set are Set A or Set B beams. In some aspects, the CSI measurement configuration 600 may support resource set level indication of Set A beam IDs and / or Set B beam IDs.

[0130] For the CSI measurement configuration 600, each NZP-CSI-RS-ResourceSet information element includes a sub-information element that indicates corresponding beam IDs (BeamId) for the respective NZP-CSI-RS-Resource (s) referred by the NZP-CSI-RS-ResourceSet. Additionally or alternatively, each CSI-SSB-ResourceSet information element includes a sub-information element indicating corresponding beam IDs (BeamId) for the respective SSB-Index (s) referred by the CSI-SSB-ResourceSet.

[0131] In some examples, when referred by a CSI-ReportConfig or a CSI-ResourceConfig, the corresponding CSI-ReportConfig or CSI-ResourceConfig may further signal whether the resources referred by the resource set may be considered as Set A beams or Set B beams. In some examples, a CSI-ResourceConfig may indicate whether the resources in an {NZP-CSI-RS-ResourceSet, CSI-SSB-ResourceSet} associated with the CSI-ResourceConfig are Set A beams or Set B beams. In some examples, a CSI-ReportConfig may indicate whether the CSI-RSs and / or the SSBs referred by a CSI-ResourceConfig associated with the CSI-ReportConfig are Set A beams or Set B beams In some examples, the CSI-ReportConfig or CSI-ResourceConfig may further signal one or more Set A beam IDs as completely non-transmitted Set A beams (e.g., prediction targets) .

[0132] In some examples, a single resource set may be signaled as Set A beams by a certain CSI-ReportConfig and / or CSI-ResourceConfig, but as Set B beams by another CSI-ReportConfig and / or CSI-ResourceConfig. For example, a beam having a certain beam ID (e.g., BeamID=3) may be referred as a Set A beam for CSI-RS#1 in CSI-ReportConfig#1, but may be referred as a Set B beam for CSI-RS#2 in CSI-ReportConfig#2. In such cases, the beams may be associated with the same spatial Tx filter irrespective of Set A or Set B differences.

[0133] FIG. 7 shows an example of a CSI measurement configuration 700 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. For example, the CSI measurement configuration 700 may be implemented or signaled at or by different devices as described herein, such as in accordance with signaling between a network entity and a UE.

[0134] CSI measurement configuration 700 may define a Set A beam or a Set B beam for resources referred by a certain resource setting, together with a corresponding Set A beam ID or Set B beam ID, where a beam tag for a beam is defined as Set A-vs. -Set B plus a beam ID. In some aspects, the CSI measurement configuration 700 may support resource setting level indication of Set A beam IDs and / or Set B beam IDs.

[0135] The CSI measurement configuration 700 may include one or more CSI resource configuration information elements, where each CSI resource configuration information element (CSI-ResourceConfig) includes two sub-information elements that indicate whether the NZP-CSI-RS-Resource (s) and / or SSB-Index (s) referred by the NZP-CSI-RS-ResourceConfig are Set A beams or Set B beams, and the corresponding Set A beam IDs and Set B beam IDs for the respective NZP-CSI-RS-Resource (s) and / or SSB-Index (s) .

[0136] In some examples, if multiple resource sets are referred by the CSI-ResourceConfig, the sub-information element indicating beam IDs may further include multiple beam ID lists, respective for different resource sets. In some examples, when referred by a CSI-ReportConfig, the resources referred by the CSI-ResourceConfig may be identified as either Set A beams or Set B beams, depending on the information in a CSI resource configuration information element.

[0137] In some examples, all NZP-CSI-RS-Resource (s) and / or SSB-Index (s) referred by a CSI-ResourceConfig may all be Set A beams simultaneously, or may all be Set B beams simultaneously. Then a CSI-ReportConfig may be further associated with such a CSI-ResourceConfig. In some examples, the CSI-ReportConfig may further signal one or more Set A beam IDs as completely non-transmitted prediction targets (e.g., Set A beams) .

[0138] In some examples, spatial Tx filters associated with a set A beam ID and a set B beam ID sharing an identical beam ID, may not be assumed to be the same. That is, only the same beam ID with respect to either Set A or Set B, or a same beam tag (e.g., where a beam tag is defined as a beam type, A or B, plus beam-ID) justifies the same spatial Tx filter.

[0139] FIG. 8 shows an example of a CSI measurement configuration 800 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. For example, the CSI measurement configuration 800 may be implemented or signaled at or by different devices as described herein, such as in accordance with signaling between a network entity and a UE.

[0140] CSI measurement configuration 800 may define a Set A beam or a Set B beam for resources referred by a certain resource setting, with Set A beams or Set B beams identified separately, where a beam tag for a beam is defined as a beam ID. That is, “beam tag” is equivalent to a beam-ID, and beam IDs may directly identify spatial Tx filter consistency without indicating whether the CSI-RSs and / or SSBs referred by the resource set are Set A or Set B beams. In some aspects, the CSI measurement configuration 600 may support resource setting level indication of Set A beam IDs and / or Set B beam IDs.

[0141] The CSI measurement configuration 800 may include one or more CSI-RS resource configuration information elements (CSI-RS-ResourceConfig) , where each CSI-RS-ResourceConfig information element includes a sub-information element indicating corresponding beam IDs (BeamIDLists) for the respective NZP-CSI-RS-Resource (s) and / or the SSB-Index (s) referred by the CSI-ResourceConfig. If multiple resource sets are referred by the CSI-ResourceConfig, the sub-information element indicating beam IDs may further includes multiple beam ID lists, respective for different resource sets. In some examples, when referred by a CSI-ReportConfig, the corresponding CSI-ReportConfig may further signal whether the resources referred by the CSI-ResourceConfig are indicated as Set A beams or Set B beams.

[0142] In some examples, a CSI-ReportConfig indicates whether the CSI-RSs and / or the SSBs referred by a CSI-ResourceConfig associated with the CSI-ReportConfig are Set A beams or Set B beams. In some examples, the CSI-ReportConfig may further signal one or more Set A beam IDs as completely non-transmitted prediction targets (e.g., Set A beams) .

[0143] In some examples, a single resource set may be signaled as Set A beams by a certain CSI-ReportConfig, but as Set B beams by another CSI-ReportConfig. For example, a beam having a certain beam ID (e.g., BeamID=3) may be referred as a Set A beam for CSI-RS#1 in CSI-ReportConfig#1, but may be referred as a Set B beam for CSI-RS#2 in CSI-ReportConfig#2. In such cases, the beams may be associated with the same spatial Tx filter irrespective of Set A or Set B differences.

[0144] FIG. 9 shows an example of a CSI measurement configuration 900 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. For example, the CSI measurement configuration 900 may be implemented or signaled at or by different devices as described herein, such as in accordance with signaling between a network entity and a UE.

[0145] In some implementations, a UE may support training data collection (for one or more AI / ML models) using various different beam types. In some cases, the UE may be configured with a CSI-ReportConfig (whose reportQuantity may be optionally set to none) , such that a first group (e.g., number, quantity) of SSBs and / or CSI-RSs referred by the CSI-ReportConfig may be scheduled as measurement resources (e.g., Set B beams) and a second group (e.g., number, quantity) of SSBs and / or CSI-RSs referred by the CSI-ReportConfig may be scheduled as prediction targets (e.g., Set A beams) . In some aspects, Set A beams and Set B beams may be scheduled based on a same group of SSBs and / or CSI-RSs, for pure temporal prediction. Otherwise, the first and second groups of SSBs and / or CSI-RSs, may be (at least partially) non-overlapping.

[0146] In some implementations, the UE may support inference using one or more AI / ML models. In some cases, the UE may be configured with a CSI-ReportConfig (whose reportQuantity may be set to predicted channel characteristics on the prediction targets) , such that a first group (e.g., quantity, number) of SSBs and / or CSI-RSs referred by the CSI-ReportConfig may be scheduled as measurement resources (e.g., Set B beams) and a second group (e.g., quantity, number) of SSBs and / or CSI-RSs or a second group (e.g., quantity, number) of completely non-transmitted targets referred by the CSI-ReportConfig are scheduled as prediction targets (i.e., Set A beams) . In some cases, Set A and Set B beams may be scheduled based on a same group of SSBs and / or CSI-RSs, for pure temporal prediction. Otherwise, the first and second groups of SSBs and / or CSI-RSs, may be (at least partially) non-overlapping. In some examples, if Set A beams are completely non-transmitted, the UE may assume that the Set A beams are based on different spatial Tx filters then the Set B beams.

[0147] In some examples, a system may support spatial Tx consistency of set A beams and / or set B beams via the same training data collection and inference configuration parameters within the same NGCI. In some examples, when a first CSI-ReportConfig identified for training data collection and a second CSI-ReportConfig identified for inference are configured under a cell having the same NGCI, and both CSI report configurations have Set A and Set B beam configurations that are consistent, the UE may assume that, for any period unless further (e.g., alternatively) signaled by the network, the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set B beams referred by the first CSI-ReportConfig, and the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set B beams referred by the second CSI-ReportConfig, may be pair-wise associated (across the RSs referred by the two CSI-ReportConfig’s) with a same group of spatial Tx filters. Additionally or alternatively, the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set A beams referred by the first CSI-ReportConfig, and the SSBs and / or CSI-RSs (or non-transmitted targets) indicated as Set A beams referred by the second CSI-ReportConfig, may be pair-wise associated (across the reference signals and / or targets referred by the two CSI-ReportConfig’s) with a same group of spatial Tx filters.

[0148] In some implementations, the UE may support an implicit mapping from reference signals and / or targets to Set A beam IDs and / or Set B beam IDs. For example, in such implicit mappings, the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set A or Set B beams, may not be explicitly signaled with beam IDs. In some aspects, the Set A beam configurations and B beam configurations are consistent.

[0149] In some examples, the total number of SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set B beams and referred by the first CSI-ReportConfig may be the same as the total number of SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set B beams and referred by the second CSI-ReportConfig, while the total number of SSBs and / or CSI-RSs (or non-transmitted targets as Set A beams) referred by the first CSI-ReportConfig may be the same as the total number of SSBs and / or CSI-RSs (or non-transmitted targets as Set A beams) referred by the second CSI-ReportConfig. Additionally or alternatively, in cases that potential reportQuantity (s) that are to be considered for inference are also signaled by the 1st CSI-ReportConfig for training data collection, the reportQuantity indicated by the second CSI-ReportConfig is included by the potential reportQuantity (s) signaled by the first CSI-ReportConfig.

[0150] Additionally or alternatively, a periodicity of the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set B beams referred by the first CSI-ReportConfig (e.g., P1, B) may be the same as the periodicity of the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set B beams referred by the second CSI-ReportConfig (e.g., P2, B) . In some examples, the periodicity may be further (optionally) relaxed, as that P2, B=N×P1, B wherein N is a positive integer and the maximum value of N may be defined or predefined.

[0151] Additionally or alternatively, a periodicity of the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set A beams referred by the first CSI-ReportConfig (e.g., P1, A) may be the same as the periodicity of the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set A beams referred by the second CSI-ReportConfig (e.g., P2, A) , or may be same as the temporal interval between adjacent future temporal occasions for predicting characteristics on the Set A beams (that is supported by the reportQuantity in the second CSI-ReportConfig (e.g., P′2, A) ) . In some examples, the periodicity may be further (optionally) relaxed, as that P2, A=N×P1, A and / or P′2, A=N×P1, A where N is a positive integer and the maximum value of N may be defined or predefined.

[0152] Additionally or alternatively, when only {SSBs, CSI-RSs} are referred as Set B beams by the first CSI-ReportConfig, only {SSBs, CSI-RSs} may be referred as Set B beams by the second CSI-ReportConfig, and when only {SSBs, CSI-RSs} are referred as Set A beams by the first CSI-ReportConfig, and when Set A beams are referred by the second CSI-ReportConfig via transmitted reference signals, only {SSBs, CSI-RSs} may be referred as Set A beams by the second CSI-ReportConfig. Optionally, when {P, SP, AP} CSI-RSs are referred as Set B beams by the first CSI-ReportConfig, only {P, SP, AP} CSI-RSs may be referred as Set B beams by the second CSI-ReportConfig. This can be similarly extended or applied for Set A beams.

[0153] In some other implementations, UEs may implement associated IDs to identify spatial Tx consistency. In some examples, the first CSI-ReportConfig and the second CSI-ReportConfig may be identified and configured under two different cells with respect to two different NGCIs, but associated ID is signaled for the first and the second CSI-ReportConfig, which may indicate spatial Tx consistency. In some other examples, are still applied, both implicit and explicit mappings indicating spatial Tx consistency may apply in cases that the associated IDs signaled for the first CSI-ReportConfig and the second CSI-ReportConfig are the same.

[0154] FIG. 10 shows an example of a reference signal mapping configuration 1000 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. For example, the reference signal mapping configuration 1000 may be implemented at or by different devices as described herein, such as in accordance with signaling between a network entity and a UE.

[0155] In some implementations, a UE may support an implicit mapping from reference signals and / or targets to Set A beam IDs and / or Set B beam IDs. For example, in such implicit mappings, the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set A or Set B beams, may not be explicitly signaled with beam IDs.

[0156] In some aspects, the implicit mapping may include pair-wise spatial Tx filter mapping. In some examples, the pair-wise spatial Tx filter mapping may include a Set B to Set B mapping, where SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set B beams referred by the first CSI-ReportConfig may be reordered firstly according to resource set IDs of the respective Set B beams, and secondly according to entry-IDs of the respective Set B beams in respective resource sets (and similarly for the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set B beams referred by the second CSI-ReportConfig) . In some examples, an SSB and / or CSI-RS indicated as a Set B beam referred by the first CSI-ReportConfig and an SSB and / or CSI-RS indicated as a Set B beam referred by the second CSI-ReportConfig that share an identical reordered-identifier based on such reordering schemes, may be associated with a same spatial Tx filter.

[0157] In some examples, the pair-wise spatial Tx filter mapping may include a Set A to Set A mapping, where SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set A beams by the first CSI-ReportConfig may be reordered firstly according to resource set IDs of the respective Set A beams and secondly according to entry-IDs of the respective Set A beams in respective resource sets (and similarly for the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set A beams referred by the second CSI-ReportConfig) . In some examples, an SSB and / or CSI-RS indicated as a Set A beam referred by the first CSI-ReportConfig and an SSB and / or CSI-RS (or a non-transmitted target) indicated as a Set A beam referred by the second CSI-ReportConfig that share an identical reordered-identifier based on such reordering schemes, may be associated with a same spatial Tx filter.

[0158] In some aspects, the reordered-identifier for non-transmitted targets indicated as Set A beams, may be determined based on the respective prediction target IDs signaled for the second CSI-ReportConfig. In some implementations, beam-ordering may be consistent across multiple CSI-RS Resource Sets. For example, different reference signal entry IDs for different resource sets may pair-wise map across the first and second CSI-ReportConfig (e.g., there may be a 1-to-1 mapping via ascending orders of sets and reference signal / target entry-IDs) . For example, entry 1 of set 1 of the first CSI-ReportConfig may map to entry 1 of set 1 of the second CSI-ReportConfig, entry 2 of set 1 of the first CSI-ReportConfig may map to entry 2 of set 1 of the second CSI-ReportConfig, entry 3 of set 1 of the first CSI-ReportConfig may map to entry 3 of set 1 of the second CSI-ReportConfig, entry 4 of set 1 of the first CSI-ReportConfig may map to entry 4 of set 1 of the second CSI-ReportConfig, entry 1 of set 2 of the first CSI-ReportConfig may map to entry 5 of set 1 of the second CSI-ReportConfig, entry 2 of set 2 of the first CSI-ReportConfig may map to entry 6 of set 1 of the second CSI-ReportConfig, entry 3 of set 2 of the first CSI-ReportConfig may map to entry 7 of set 1 of the second CSI-ReportConfig, entry 4 of set 2 of the first CSI-ReportConfig may map to entry 8 of set 1 of the second CSI-ReportConfig, entry 5 of set 2 of the first CSI-ReportConfig may map to entry 1 of set 2 of the second CSI-ReportConfig, entry 1 of set 3 of the first CSI-ReportConfig may map to entry 2 of set 2 of the second CSI-ReportConfig, entry 2 of set 3 of the first CSI-ReportConfig may map to entry 3 of set 2 of the second CSI-ReportConfig, and entry 3 of set 3 of the first CSI-ReportConfig may map to entry 4 of set 2 of the second CSI-ReportConfig.

[0159] In some other implementations, a UE may support explicit signaling or mapping from reference signals and / or targets to Set A beam IDs and / or Set B beam IDs. For example, in such implicit mappings, the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set A or Set B beams, may be explicitly signaled with beam IDs. In some aspects, the Set A beam configurations and B beam configurations are consistent. In some examples, a total number of SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set B beams referred by the first CSI-ReportConfig may be the same as the total number of SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set B beams referred by the second CSI-ReportConfig, while the total number of SSBs and / or CSI-RSs (or non-transmitted targets as Set A beams) referred by the first CSI-ReportConfig may be the same as the total number of SSBs and / or CSI-RSs (or non-transmitted targets) indicated as Set A beams referred by the second CSI-ReportConfig.

[0160] Additionally or alternatively, each Set B beam ID signaled for the SSBs and / or CSI-RSs as Set B beams referred by the first CSI-ReportConfig, may also be signaled for the SSBs and / or CSI-RSs as Set B beams referred by the first CSI-ReportConfig, and each Set A beam ID signaled for the SSBs and / or CSI-RSs as Set A beams referred by the first CSI-ReportConfig may also be signaled for the SSBs and / or CSI-RSs as Set A beams referred by the second CSI-ReportConfig or identified for the respective non-transmitted targets as Set A beams referred by the 2nd CSI-ReportConfig.

[0161] Additionally or alternatively, in cases that potential reportQuantity (s) that are to be considered for inference are also signaled by the 1st CSI-ReportConfig for training data collection, the reportQuantity indicated by the second CSI-ReportConfig is included by the potential reportQuantity (s) signaled by the first CSI-ReportConfig.

[0162] Additionally or alternatively, a periodicity of the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set B beams referred by the first CSI-ReportConfig (e.g., P1, B) may be the same as the periodicity of the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set B beams referred by the second CSI-ReportConfig (e.g., P2, B) . In some examples, the periodicity may be further (optionally) relaxed, as that P2, B=N×P1, B wherein N is a positive integer and the maximum value of N may be defined or predefined.

[0163] Additionally or alternatively, a periodicity of the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set A beams referred by the first CSI-ReportConfig (e.g., P1, A) may be the same as the periodicity of the SSBs and / or CSI-RSs indicated as Set A beams referred by the second CSI-ReportConfig (e.g., P2, A) , or may be same as the temporal interval between adjacent future temporal occasions for predicting characteristics on the Set A beams (that is supported by the reportQuantity in the second CSI-ReportConfig (e.g., P′2, A) ) . In some examples, the periodicity may be further (optionally) relaxed, as that P2, A=N×P1, A and / or P′2, A=N×P1, A where N is a positive integer and the maximum value of N may be defined or predefined.

[0164] Additionally or alternatively, when only {SSBs, CSI-RSs} are referred as Set B beams by the first CSI-ReportConfig, only {SSBs, CSI-RSs} may be referred as Set B beams by the second CSI-ReportConfig, and when only {SSBs, CSI-RSs} are referred as Set A beams by the first CSI-ReportConfig, and when Set A beams are referred by the second CSI-ReportConfig via transmitted reference signals, only {SSBs, CSI-RSs} may be referred as Set A beams by the second CSI-ReportConfig. Optionally, when {P, SP, AP} CSI-RSs are referred as Set B beams by the first CSI-ReportConfig, only {P, SP, AP} CSI-RSs may be referred as Set B beams by the second CSI-ReportConfig. This can be similarly extended or applied for Set A beams.

[0165] In some implementations, the explicit mapping may include a mapping for Set B to Set B. For example, an SSB and / or CSI-RS indicated as a Set B beam referred by the first CSI-ReportConfig and an SSB and / or CSI-RS indicated as a Set B beam referred by the second CSI-ReportConfig that share an identical Set B beam ID signaled for the respective CSI-ReportConfigs may be associated with a same spatial Tx filter.

[0166] In some implementations, the explicit mapping may include a mapping for Set A to Set A. For example, an SSB and / or CSI-RS indicated as a Set A referred by the first CSI-ReportConfig and an SSB and / or CSI-RS (or a non-transmitted target indicated as a Set A beam) referred by the second CSI-ReportConfig that share an identical Set A beam ID signaled for the respective CSI-ReportConfigs may be associated with a same spatial Tx filter.

[0167] FIG. 11 shows an example of a time interval evaluation configuration 1100 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. For example, the time interval evaluation configuration 1100 may be implemented or signaled at or by different devices as described herein, such as in accordance with signaling between a network entity and a UE.

[0168] In some implementations, a UE may receive signaling that indicates timing information regarding the validity of spatial Tx filter consistency. For example, the UE may receive signaling (e.g., during inference) how much longer historically the UE should assume that different resources are based on a same spatial Tx filter. The UE may use the signaling when evaluating whether a first SSB and / or CSI-RS referred during training data collection and a second SSB and / or CSI-RS (or non-transmitted prediction target) referred during inference are based on a same spatial Tx filter or not.

[0169] In some examples, the signaling may indicate a time period (e.g., a time period in months or years such as 3 months, 6 months, 1 year, 2 years, etc. ) that the UE may assume spatial Tx filter consistency, or a time period since a latest update to spatial Tx filters was made. Additionally or alternatively, the signaling may indicate a specific historical date (indicative of a last update) plus an amount of time that the UE may assume spatial Tx filter consistency.

[0170] In some examples, the timing information may be signaled for a whole cell and applied to the whole cell. Additionally or alternatively, the timing information may be signaled for the respectively involved CSI-ReportConfigs during inference, and respectively applied to the different CSI-ReportConfigs based on the differently signaled intervals. Additionally or alternatively, the timing information may be signaled for the whole cell and applied to any involved CSI-ReportConfigs within the cell.

[0171] In some aspects, the UE may apply the techniques described herein to determine the consistency of spatial Tx filters during training and inference based on whether the SSB and / or CSI-RS referred during training data collection was measured by the UE within the historical interval referring to the time when the UE identifies such an historical interval during inference. For example, at a time of inference (at a date 2028 / 12 / 01) , the UE may receive signaling that indicates that the Historical interval is set at 12 months (e.g., or 2027 / 12 / 01, 0: 00AM PT) . The UE may then determine that the training data for session 1 may not be applicable (e.g., the training data collection session occurred on 2027 / 06 / 01, which is earlier than the historical interval) , and the training data for session 2 may be applicable (e.g., the training data collection session occurred on 2028 / 12 / 01, which is later than the historical interval) .

[0172] FIG. 12 shows examples of a process flow 1201 and a process flow 1202 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0173] The process flow 1201 includes a UE 115-c and a network entity 105-c, which may be examples of the corresponding devices as described herein. In the following description of the process flow 1201, the operations between the UE 115-c and the network entity 105-c may be performed in a different order than the example order shown. Some operations may also be omitted from the process flow 1201, and other operations may be added to the process flow 1201. Further, although some operations or signaling may be shown to occur at different times for discussion purposes, these operations may actually occur at the same time.

[0174] At 1205, the UE 115-c may receive first configuration information associated with a first global cell identifier (e.g., a first NGCID) and a first measurement resource (e.g., Set B beams) or a first prediction target (e.g., Set A beams) associated with a first spatial transmission filter identifier (e.g., a first beam tag described herein) .

[0175] At 1210, the UE 115-c may receive second configuration information associated with a second global cell identifier (e.g., a second NGCID, which may be based on a cell identity for a cell and a PLMN-ID associated with the cell) , and a second measurement resource (e.g., Set B beams) or a second prediction target (e.g., Set A beams) associated with a second spatial transmission filter identifier (e.g., a second beam tag described herein) . In some examples, the first configuration information and the second configuration information may be respective configurations of individual CSI-RS resources or individual SSB resources, respective configurations of CSI-RS resource sets or SSB resource sets, respective configurations of CSI-RS resource settings or SSB resource settings, or any combination thereof.

[0176] At 1215, the UE 115-c may determine whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target. For example, the determination at 1215 may be based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both.

[0177] In some examples, determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target is further based on whether a second associated identifier associated with the second measurement resource or the second prediction target is identical to a first associated identifier associated with the first measurement resource or the first prediction target.

[0178] At 1220, the UE 115-c may perform, based on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second measurement resource or the second prediction target.

[0179] In some examples, the first configuration information may be associated with a first training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, the first training data collection procedure being associated with the first measurement resource, and the second configuration information is associated with a second training data collection procedure, the second training data collection procedure being associated with the second measurement resource. In some examples, the first configuration information may be associated with a first training data collection procedure, the first training data collection procedure being associated with the first measurement resource, and the second configuration information is associated with the channel characteristic prediction procedure, the channel characteristic prediction procedure being associated with the second measurement resource or the second prediction target. In some examples, the first configuration information may be associated with a first channel characteristic prediction procedure, the first channel characteristic prediction procedure being associated with the first measurement resource or the first prediction target, and the second configuration information is associated with a second channel characteristic prediction procedure, the second channel characteristic prediction procedure being associated with the second measurement resource or the second prediction target.

[0180] In some examples, the first spatial transmission filter identifier may be based on a first beam index (which may also be referred to a beam ID described herein) and a first spatial transmission filter type indicated by the first configuration information. For example, in some cases, the first spatial transmission filter type may be either a measurement resource type (e.g., type B beam) or a prediction target type (e.g., type A beam) . In some examples, the second spatial transmission filter identifier may be based on a second beam index and a second spatial transmission filter type indicated by the second configuration information. In such examples, the second spatial transmission filter type may be either the measurement resource type or the prediction target type.

[0181] In some examples, the first spatial transmission filter identifier may be based on a first beam index indicated by the first configuration information, and the second spatial transmission filter identifier may be based on a second beam index indicated by the second configuration information.

[0182] In some implementations, the UE 115-c may receive an indication of a time interval during which training data associated with the channel characteristic prediction procedure is valid. In such implementations, the UE 115-c may determine whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based on whether the first configuration information was received within the time interval.

[0183] The process flow 1202 includes a UE 115-d and a network entity 105-d, which may be examples of the corresponding devices as described herein. In the following description of the process flow 1202, the operations between the UE 115-d and the network entity 105-d may be performed in a different order than the example order shown. Some operations may also be omitted from the process flow 1202, and other operations may be added to the process flow 1202. Further, although some operations or signaling may be shown to occur at different times for discussion purposes, these operations may actually occur at the same time.

[0184] At 1225, the UE 115-d may receive first CSI report configuration information associated with a first global cell identifier (e.g., a first NGCID) and a first group of measurement resources (e.g., Set B beams) or a first group of prediction targets (e.g., Set A beams) , where the first CSI report configuration information is indicative of first parameter values.

[0185] At 1230, the UE 115-d may receive second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier (e.g., a second NGCID, which may be based on a cell identity for a cell and a PLMN-ID associated with the cell) and a second group of measurement resources (e.g., Set B beams) or a second group of prediction targets (e.g., Set A beams) , where the second CSI report configuration information is indicative of second parameter values.

[0186] At 1235, the UE 115-d may determine whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets. For example, the determination at 1215 may be based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both.

[0187] In various aspects, the first parameter values and the second parameter values can include a quantity of measurement resources included in a group of measurement resources, a quantity of prediction targets included in a group of prediction targets, a quantity of prediction targets indicated by a CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics, and / or a resource type of a group of measurement resources or a group of prediction targets. As such, in some aspects, for one or more of the second parameter values to be identical to one or more of the first parameter values, a second quantity of measurement resources included in the second group of measurement resources may be identical to a first quantity of measurement resources included in the first group of measurement resources, a second quantity of prediction targets included in the second group of prediction targets may be identical to a first quantity of prediction targets included in the first group of prediction targets, or both.

[0188] In some aspects, for one or more of the second parameter values to be identical to one or more of the first parameter values, a second quantity of prediction targets indicated by the second CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics may be identical to first quantity of prediction targets indicated by the first CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics. In some aspects, for one or more of the second parameter values to be identical to one or more of the first parameter values, a second periodicity associated with the second group of measurement resources or the second group of prediction targets may be identical to a first periodicity associated with the first group of measurement resources or the first group of prediction targets.

[0189] In some examples, for one or more of the second parameter values to be identical to one or more of the first parameter values, the second group of measurement resources or the second group of prediction targets each may be of a same resource type as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, the same resource type being a CSI-RS resource type or an SSB resource type.

[0190] In some implementations, for the second group of measurement resources or the second group of prediction targets to be associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, each measurement resource within the second group of measurement resources may have a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources. In some examples, the corresponding measurement resource may have a same ordinal position within the first group of measurement resources as the measurement resource within the second group of measurement resources based on a measurement resource ordering that is firstly according to corresponding measurement resource set identifiers and secondly according to individual measurement resource identifiers within respective measurement resource sets. In some other implementations, for the second group of measurement resources or the second group of prediction targets to be associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, each prediction target within the second group of prediction targets may have a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets. In some examples, the corresponding prediction target having a same ordinal position within the first group of prediction targets as the prediction target within the second group of measurement resources may be based on a prediction target ordering that is firstly according to corresponding prediction target set identifiers and secondly according to individual prediction target identifiers within respective prediction target sets.

[0191] In some examples, the one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values is based on a second quantity of measurement resources included in the second group of measurement resources being identical to a first quantity of measurement resources included in the first group of measurement resources, a second quantity of prediction targets included in the second group of prediction targets being identical to a first quantity of prediction targets included in the first group of prediction targets, or both. Additionally or alternatively, the one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values is based on each beam index indicated by the second CSI report configuration information for the second group of measurement resources or the second group of prediction targets also being indicated by the first CSI report configuration information for the first group of measurement resources or the first group of prediction targets.

[0192] In some examples, the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets is based on each measurement resource within the second group of measurement resources having a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources, the corresponding measurement resource having a same beam index as the measurement resource within the second group of measurement resources. Additionally or alternatively, the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets is based on each prediction target within the second group of prediction targets having a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets, the corresponding prediction target having a same beam index as the prediction target within the second group of measurement resources.

[0193] At 1240, the UE 115-d may perform, based on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets.

[0194] In some examples, the first group of measurement resources or the first group of prediction targets are for a first training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, and the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are for a second training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure. In some aspects, the training data collection procedure includes the second training data collection procedure, or is for the channel characteristic prediction procedure.

[0195] In some examples, the UE 115-d may receive an indication of a time interval during which training data associated with the channel characteristic prediction procedure is valid, and determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets may be based on whether the first CSI report configuration information was received within the time interval.

[0196] FIG. 13 shows a block diagram 1300 of a device 1305 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The device 1305 may be an example of aspects of a UE 115 as described herein. The device 1305 may include a receiver 1310, a transmitter 1315, and a communications manager 1320. The device 1305, or one or more components of the device 1305 (e.g., the receiver 1310, the transmitter 1315, the communications manager 1320) , may include at least one processor, which may be coupled with at least one memory, to, individually or collectively, support or enable the described techniques. Each of these components may be in communication with one another (e.g., via one or more buses) .

[0197] The receiver 1310 may provide a means for receiving information such as packets, user data, control information, or any combination thereof associated with various information channels (e.g., control channels, data channels, information channels related to beam prediction training and inference configuration using global cell identities) . Information may be passed on to other components of the device 1305. The receiver 1310 may utilize a single antenna or a set of multiple antennas.

[0198] The transmitter 1315 may provide a means for transmitting signals generated by other components of the device 1305. For example, the transmitter 1315 may transmit information such as packets, user data, control information, or any combination thereof associated with various information channels (e.g., control channels, data channels, information channels related to beam prediction training and inference configuration using global cell identities) . In some examples, the transmitter 1315 may be co-located with a receiver 1310 in a transceiver module. The transmitter 1315 may utilize a single antenna or a set of multiple antennas.

[0199] The communications manager 1320, the receiver 1310, the transmitter 1315, or various combinations or components thereof may be examples of means for performing various aspects of beam prediction training and inference configuration using global cell identities as described herein. For example, the communications manager 1320, the receiver 1310, the transmitter 1315, or various combinations or components thereof may be capable of performing one or more of the functions described herein.

[0200] In some examples, the communications manager 1320, the receiver 1310, the transmitter 1315, or various combinations or components thereof may be implemented in hardware (e.g., in communications management circuitry) . The hardware may include at least one of a processor, a digital signal processor (DSP) , a central processing unit (CPU) , an application-specific integrated circuit (ASIC) , a field-programmable gate array (FPGA) or other programmable logic device, a microcontroller, discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or any combination thereof configured as or otherwise supporting, individually or collectively, a means for performing the functions described in the present disclosure. In some examples, at least one processor and at least one memory coupled with the at least one processor may be configured to perform one or more of the functions described herein (e.g., by one or more processors, individually or collectively, executing instructions stored in the at least one memory) .

[0201] Additionally, or alternatively, the communications manager 1320, the receiver 1310, the transmitter 1315, or various combinations or components thereof may be implemented in code (e.g., as communications management software or firmware) executed by at least one processor (e.g., referred to as a processor-executable code) . If implemented in code executed by at least one processor, the functions of the communications manager 1320, the receiver 1310, the transmitter 1315, or various combinations or components thereof may be performed by a general-purpose processor, a DSP, a CPU, an ASIC, an FPGA, a microcontroller, or any combination of these or other programmable logic devices (e.g., configured as or otherwise supporting, individually or collectively, a means for performing the functions described in the present disclosure) .

[0202] In some examples, the communications manager 1320 may be configured to perform various operations (e.g., receiving, obtaining, monitoring, outputting, transmitting) using or otherwise in cooperation with the receiver 1310, the transmitter 1315, or both. For example, the communications manager 1320 may receive information from the receiver 1310, send information to the transmitter 1315, or be integrated in combination with the receiver 1310, the transmitter 1315, or both to obtain information, output information, or perform various other operations as described herein.

[0203] The communications manager 1320 may support wireless communication in accordance with examples as disclosed herein. For example, the communications manager 1320 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving first configuration information associated with a first global cell identifier and further associated with a first measurement resource or a first prediction target, the first measurement resource or the first prediction target associated with a first spatial transmission filter identifier. The communications manager 1320 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving second configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second measurement resource or a second prediction target, the second measurement resource or the second prediction target associated with a second spatial transmission filter identifier. The communications manager 1320 is capable of, configured to, or operable to support a means for determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both. The communications manager 1320 is capable of, configured to, or operable to support a means for performing, based on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second measurement resource or the second prediction target.

[0204] Additionally, or alternatively, the communications manager 1320 may support wireless communication in accordance with examples as disclosed herein. For example, the communications manager 1320 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving first CSI report configuration information associated with a first global cell identifier and further associated with a first group of measurement resources or a first group of prediction targets, the first CSI report configuration information indicative of first parameter values. The communications manager 1320 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second group of measurement resources or a second group of prediction targets, the second CSI report configuration information indicative of second parameter values. The communications manager 1320 is capable of, configured to, or operable to support a means for determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both. The communications manager 1320 is capable of, configured to, or operable to support a means for performing, based on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets.

[0205] By including or configuring the communications manager 1320 in accordance with examples as described herein, the device 1305 (e.g., at least one processor controlling or otherwise coupled with the receiver 1310, the transmitter 1315, the communications manager 1320, or a combination thereof) may support techniques for reduced processing, reduced power consumption, more efficient utilization of communication resources, and more accurate use of AI / ML model for prediction of channel characteristics.

[0206] FIG. 14 shows a block diagram 1400 of a device 1405 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The device 1405 may be an example of aspects of a device 1305 or a UE 115 as described herein. The device 1405 may include a receiver 1410, a transmitter 1415, and a communications manager 1420. The device 1405, or one of more components of the device 1405 (e.g., the receiver 1410, the transmitter 1415, the communications manager 1420) , may include at least one processor, which may be coupled with at least one memory, to support the described techniques. Each of these components may be in communication with one another (e.g., via one or more buses) .

[0207] The receiver 1410 may provide a means for receiving information such as packets, user data, control information, or any combination thereof associated with various information channels (e.g., control channels, data channels, information channels related to beam prediction training and inference configuration using global cell identities) . Information may be passed on to other components of the device 1405. The receiver 1410 may utilize a single antenna or a set of multiple antennas.

[0208] The transmitter 1415 may provide a means for transmitting signals generated by other components of the device 1405. For example, the transmitter 1415 may transmit information such as packets, user data, control information, or any combination thereof associated with various information channels (e.g., control channels, data channels, information channels related to beam prediction training and inference configuration using global cell identities) . In some examples, the transmitter 1415 may be co-located with a receiver 1410 in a transceiver module. The transmitter 1415 may utilize a single antenna or a set of multiple antennas.

[0209] The device 1405, or various components thereof, may be an example of means for performing various aspects of beam prediction training and inference configuration using global cell identities as described herein. For example, the communications manager 1420 may include a CSI component 1425, a spatial Tx filter consistency evaluation component 1430, an AI / ML implementation component 1435, or any combination thereof. The communications manager 1420 may be an example of aspects of a communications manager 1320 as described herein. In some examples, the communications manager 1420, or various components thereof, may be configured to perform various operations (e.g., receiving, obtaining, monitoring, outputting, transmitting) using or otherwise in cooperation with the receiver 1410, the transmitter 1415, or both. For example, the communications manager 1420 may receive information from the receiver 1410, send information to the transmitter 1415, or be integrated in combination with the receiver 1410, the transmitter 1415, or both to obtain information, output information, or perform various other operations as described herein.

[0210] The communications manager 1420 may support wireless communication in accordance with examples as disclosed herein. The CSI component 1425 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving first configuration information associated with a first global cell identifier and further associated with a first measurement resource or a first prediction target, the first measurement resource or the first prediction target associated with a first spatial transmission filter identifier. The CSI component 1425 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving second configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second measurement resource or a second prediction target, the second measurement resource or the second prediction target associated with a second spatial transmission filter identifier. The spatial Tx filter consistency evaluation component 1430 is capable of, configured to, or operable to support a means for determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both. The AI / ML implementation component 1435 is capable of, configured to, or operable to support a means for performing, based on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second measurement resource or the second prediction target.

[0211] Additionally, or alternatively, the communications manager 1420 may support wireless communication in accordance with examples as disclosed herein. The CSI component 1425 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving first CSI report configuration information associated with a first global cell identifier and further associated with a first group of measurement resources or a first group of prediction targets, the first CSI report configuration information indicative of first parameter values. The CSI component 1425 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second group of measurement resources or a second group of prediction targets, the second CSI report configuration information indicative of second parameter values. The spatial Tx filter consistency evaluation component 1430 is capable of, configured to, or operable to support a means for determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both. The AI / ML implementation component 1435 is capable of, configured to, or operable to support a means for performing, based on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets.

[0212] FIG. 15 shows a block diagram 1500 of a communications manager 1520 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The communications manager 1520 may be an example of aspects of a communications manager 1320, a communications manager 1420, or both, as described herein. The communications manager 1520, or various components thereof, may be an example of means for performing various aspects of beam prediction training and inference configuration using global cell identities as described herein. For example, the communications manager 1520 may include a CSI component 1525, a spatial Tx filter consistency evaluation component 1530, an AI / ML implementation component 1535, a timing reference component 1540, or any combination thereof. Each of these components, or components or subcomponents thereof (e.g., one or more processors, one or more memories) , may communicate, directly or indirectly, with one another (e.g., via one or more buses) .

[0213] The communications manager 1520 may support wireless communication in accordance with examples as disclosed herein. The CSI component 1525 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving first configuration information associated with a first global cell identifier (e.g., a first NGCI) and further associated with a first measurement resource (e.g., a first Set B beam or signal (e.g., reference signal) transmitted via a first Set B beam) or a first prediction target (e.g., a first Set A beam or signal (e.g., reference signal) transmitted via a first Set A beam) , the first measurement resource or the first prediction target associated with a first spatial transmission filter identifier (e.g., first beam tag) . In some examples, the CSI component 1525 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving second configuration information associated with a second global cell identifier (e.g., a second NGCI) and further associated with a second measurement resource (e.g., a second Set B beam or signal (e.g., reference signa) transmitted via a second Set B beam) or a second prediction target, the second measurement resource or the second prediction target associated with a second spatial transmission filter identifier (e.g., second beam tag) . The spatial Tx filter consistency evaluation component 1530 is capable of, configured to, or operable to support a means for determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both. The AI / ML implementation component 1535 is capable of, configured to, or operable to support a means for performing, based on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure (e.g., a beam prediction procedure) using the second measurement resource or the second prediction target.

[0214] In some examples, the first configuration information may be associated with a first training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, the first training data collection procedure being associated with the first measurement resource, and the second configuration information is associated with a second training data collection procedure, the second training data collection procedure being associated with the second measurement resource. In some examples, the first configuration information may be associated with a first training data collection procedure, the first training data collection procedure being associated with the first measurement resource, and the second configuration information is associated with the channel characteristic prediction procedure, the channel characteristic prediction procedure being associated with the second measurement resource or the second prediction target. In some examples, the first configuration information may be associated with a first channel characteristic prediction procedure, the first channel characteristic prediction procedure being associated with the first measurement resource or the first prediction target, and the second configuration information is associated with a second channel characteristic prediction procedure, the second channel characteristic prediction procedure being associated with the second measurement resource or the second prediction target.

[0215] In some examples, the first spatial transmission filter identifier is based on a first beam index and a first spatial transmission filter type indicated by the first configuration information, the first spatial transmission filter type being either a measurement resource type or a prediction target type, and the second spatial transmission filter identifier is based on a second beam index and a second spatial transmission filter type indicated by the second configuration information, the second spatial transmission filter type being either the measurement resource type or the prediction target type.

[0216] In some examples, the first spatial transmission filter identifier is based on a first beam index indicated by the first configuration information, and the second spatial transmission filter identifier is based on a second beam index indicated by the second configuration information.

[0217] In some examples, the first configuration information and the second configuration information include respective configurations of individual CSI-RS resources or individual SSB resources, respective configurations of CSI-RS resource sets or SSB resource sets, respective configurations of CSI-RS resource settings or SSB resource settings, or any combination thereof.

[0218] In some examples, determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target is further based on whether a second associated identifier associated with the second measurement resource or the second prediction target is identical to a first associated identifier associated with the first measurement resource or the first prediction target.

[0219] In some examples, the timing reference component 1540 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving an indication of a time interval during which training data associated with the channel characteristic prediction procedure is valid, where determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target is further based at least part on whether the first configuration information was received within the time interval.

[0220] In some examples, the second global cell identifier is based on a cell identity for a cell and a PLMN identity associated with the cell.

[0221] Additionally, or alternatively, the communications manager 1520 may support wireless communication in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, the CSI component 1525 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving first CSI report configuration information associated with a first global cell identifier (e.g., a first NGCI) and further associated with a first group of measurement resources (e.g., a first group of Set B beams or signals (e.g., reference signals) transmitted via a first group of Set B beams) or a first group of prediction targets (e.g., a first group of Set A beams or signals (e.g., reference signals) transmitted via a first group of Set A beams) , the first CSI report configuration information indicative of first parameter values. In some examples, the CSI component 1525 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second group of measurement resources or a second group of prediction targets, the second CSI report configuration information indicative of second parameter values. In some examples, the spatial Tx filter consistency evaluation component 1530 is capable of, configured to, or operable to support a means for determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both. In some examples, the AI / ML implementation component 1535 is capable of, configured to, or operable to support a means for performing, based on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets.

[0222] In some examples, the first group of measurement resources or the first group of prediction targets are for a first training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, and the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are for a second training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, the training data collection procedure including the second training data collection procedure, or is for the channel characteristic prediction procedure. In some examples, one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values includes a second quantity of measurement resources included in the second group of measurement resources being identical to a first quantity of measurement resources included in the first group of measurement resources, a second quantity of prediction targets included in the second group of prediction targets being identical to a first quantity of prediction targets included in the first group of prediction targets, or both. In some examples, the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets includes each measurement resource within the second group of measurement resources having a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources, the corresponding measurement resource having a same beam index as the measurement resource within the second group of measurement resources. In some other examples, the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets includes each prediction target within the second group of prediction targets having a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets, the corresponding prediction target having a same beam index as the prediction target within the second group of measurement resources.

[0223] In some examples, one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values includes a second quantity of prediction targets indicated by the second CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics being identical to first quantity of prediction targets indicated by the first CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics.

[0224] In some examples, one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values includes a second periodicity associated with the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being identical to a first periodicity associated with the first group of measurement resources or the first group of prediction targets.

[0225] In some examples, one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values includes the second group of measurement resources or the second group of prediction targets each being of a same resource type as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, the same resource type including a CSI-RS resource type or an SSB resource type.

[0226] In some examples, the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets includes each measurement resource within the second group of measurement resources having a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources, the corresponding measurement resource having a same ordinal position within the first group of measurement resources as the measurement resource within the second group of measurement resources based on a measurement resource ordering that is firstly according to corresponding measurement resource set identifiers and secondly according to individual measurement resource identifiers within respective measurement resource sets, or each prediction target within the second group of prediction targets having a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets, the corresponding prediction target having a same ordinal position within the first group of prediction targets as the prediction target within the second group of measurement resources based on a prediction target ordering that is firstly according to corresponding prediction target set identifiers and secondly according to individual prediction target identifiers within respective prediction target sets.

[0227] In some examples, one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values includes a second quantity of measurement resources included in the second group of measurement resources being identical to a first quantity of measurement resources included in the first group of measurement resources, a second quantity of prediction targets included in the second group of prediction targets being identical to a first quantity of prediction targets included in the first group of prediction targets, or both, and each beam index indicated by the second CSI report configuration information for the second group of measurement resources or the second group of prediction targets also being indicated by the first CSI report configuration information for the first group of measurement resources or the first group of prediction targets. In some examples, the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets includes each measurement resource within the second group of measurement resources having a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources, the corresponding measurement resource having a same beam index as the measurement resource within the second group of measurement resources. In some other examples, the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets includes each prediction target within the second group of prediction targets having a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets, the corresponding prediction target having a same beam index as the prediction target within the second group of measurement resources.

[0228] In some examples, the timing reference component 1540 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving an indication of a time interval during which training data associated with the channel characteristic prediction procedure is valid, where determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets is further based at least part on whether the first CSI report configuration information was received within the time interval.

[0229] In some examples, the second global cell identifier is based on a cell identity for a cell and a PLMN identity associated with the cell.

[0230] FIG. 16 shows a diagram of a system 1600 including a device 1605 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The device 1605 may be an example of or include components of a device 1305, a device 1405, or a UE 115 as described herein. The device 1605 may communicate (e.g., wirelessly) with one or more other devices (e.g., network entities 105, UEs 115, or a combination thereof) . The device 1605 may include components for bi-directional voice and data communications including components for transmitting and receiving communications, such as a communications manager 1620, an input / output (I / O) controller, such as an I / O controller 1610, a transceiver 1615, one or more antennas 1625, at least one memory 1630, code 1635, and at least one processor 1640. These components may be in electronic communication or otherwise coupled (e.g., operatively, communicatively, functionally, electronically, electrically) via one or more buses (e.g., a bus 1645) .

[0231] The I / O controller 1610 may manage input and output signals for the device 1605. The I / O controller 1610 may also manage peripherals not integrated into the device 1605. In some cases, the I / O controller 1610 may represent a physical connection or port to an external peripheral. In some cases, the I / O controller 1610 may utilize an operating system such as  or another known operating system. Additionally, or alternatively, the I / O controller 1610 may represent or interact with a modem, a keyboard, a mouse, a touchscreen, or a similar device. In some cases, the I / O controller 1610 may be implemented as part of one or more processors, such as the at least one processor 1640. In some cases, a user may interact with the device 1605 via the I / O controller 1610 or via hardware components controlled by the I / O controller 1610.

[0232] In some cases, the device 1605 may include a single antenna. However, in some other cases, the device 1605 may have more than one antenna, which may be capable of concurrently transmitting or receiving multiple wireless transmissions. The transceiver 1615 may communicate bi-directionally via the one or more antennas 1625 using wired or wireless links as described herein. For example, the transceiver 1615 may represent a wireless transceiver and may communicate bi-directionally with another wireless transceiver. The transceiver 1615 may also include a modem to modulate the packets, to provide the modulated packets to one or more antennas 1625 for transmission, and to demodulate packets received from the one or more antennas 1625. The transceiver 1615, or the transceiver 1615 and one or more antennas 1625, may be an example of a transmitter 1315, a transmitter 1415, a receiver 1310, a receiver 1410, or any combination thereof or component thereof, as described herein.

[0233] The at least one memory 1630 may include random access memory (RAM) and read-only memory (ROM) . The at least one memory 1630 may store computer-readable, computer-executable, or processor-executable code, such as the code 1635. The code 1635 may include instructions that, when executed by the at least one processor 1640, cause the device 1605 to perform various functions described herein. The code 1635 may be stored in a non-transitory computer-readable medium such as system memory or another type of memory. In some cases, the code 1635 may not be directly executable by the at least one processor 1640 but may cause a computer (e.g., when compiled and executed) to perform functions described herein. In some cases, the at least one memory 1630 may include, among other things, a basic I / O system (BIOS) which may control basic hardware or software operation such as the interaction with peripheral components or devices.

[0234] The at least one processor 1640 may include one or more intelligent hardware devices (e.g., one or more general-purpose processors, one or more DSPs, one or more CPUs, one or more graphics processing units (GPUs) , one or more neural processing units (NPUs) (also referred to as neural network processors or deep learning processors (DLPs) ) , one or more microcontrollers, one or more ASICs, one or more FPGAs, one or more programmable logic devices, discrete gate or transistor logic, one or more discrete hardware components, or any combination thereof) . In some cases, the at least one processor 1640 may be configured to operate a memory array using a memory controller. In some other cases, a memory controller may be integrated into the at least one processor 1640. The at least one processor 1640 may be configured to execute computer-readable instructions stored in a memory (e.g., the at least one memory 1630) to cause the device 1605 to perform various functions (e.g., functions or tasks supporting beam prediction training and inference configuration using global cell identities) . For example, the device 1605 or a component of the device 1605 may include at least one processor 1640 and at least one memory 1630 coupled with or to the at least one processor 1640, the at least one processor 1640 and the at least one memory 1630 configured to perform various functions described herein.

[0235] In some examples, the at least one processor 1640 may include multiple processors and the at least one memory 1630 may include multiple memories. One or more of the multiple processors may be coupled with one or more of the multiple memories, which may, individually or collectively, be configured to perform various functions described herein. In some examples, the at least one processor 1640 may be a component of a processing system, which may refer to a system (such as a series) of machines, circuitry (including, for example, one or both of processor circuitry (which may include the at least one processor 1640) and memory circuitry (which may include the at least one memory 1630) ) , or components, that receives or obtains inputs and processes the inputs to produce, generate, or obtain a set of outputs. The processing system may be configured to perform one or more of the functions described herein. For example, the at least one processor 1640 or a processing system including the at least one processor 1640 may be configured to, configurable to, or operable to cause the device 1605 to perform one or more of the functions described herein. Further, as described herein, being “configured to, ” being “configurable to, ” and being “operable to” may be used interchangeably and may be associated with a capability, when executing code 1635 (e.g., processor-executable code) stored in the at least one memory 1630 or otherwise, to perform one or more of the functions described herein.

[0236] The communications manager 1620 may support wireless communication in accordance with examples as disclosed herein. For example, the communications manager 1620 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving first configuration information associated with a first global cell identifier and further associated with a first measurement resource or a first prediction target, the first measurement resource or the first prediction target associated with a first spatial transmission filter identifier. The communications manager 1620 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving second configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second measurement resource or a second prediction target, the second measurement resource or the second prediction target associated with a second spatial transmission filter identifier. The communications manager 1620 is capable of, configured to, or operable to support a means for determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both. The communications manager 1620 is capable of, configured to, or operable to support a means for performing, based on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second measurement resource or the second prediction target.

[0237] Additionally, or alternatively, the communications manager 1620 may support wireless communication in accordance with examples as disclosed herein. For example, the communications manager 1620 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving first CSI report configuration information associated with a first global cell identifier and further associated with a first group of measurement resources or a first group of prediction targets, the first CSI report configuration information indicative of first parameter values. The communications manager 1620 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second group of measurement resources or a second group of prediction targets, the second CSI report configuration information indicative of second parameter values. The communications manager 1620 is capable of, configured to, or operable to support a means for determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both. The communications manager 1620 is capable of, configured to, or operable to support a means for performing, based on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets.

[0238] By including or configuring the communications manager 1620 in accordance with examples as described herein, the device 1605 may support techniques for improved communication reliability, reduced latency, improved user experience related to reduced processing, reduced power consumption, more efficient utilization of communication resources, improved coordination between devices, longer battery life, improved utilization of processing capability, more accurate use of AI / ML model for prediction of channel characteristics.

[0239] In some examples, the communications manager 1620 may be configured to perform various operations (e.g., receiving, monitoring, transmitting) using or otherwise in cooperation with the transceiver 1615, the one or more antennas 1625, or any combination thereof. For example, the communications manager 1620 may be configured to receive or transmit messages or other signaling as described herein via the transceiver 1615. Although the communications manager 1620 is illustrated as a separate component, in some examples, one or more functions described with reference to the communications manager 1620 may be supported by or performed by the at least one processor 1640, the at least one memory 1630, the code 1635, or any combination thereof. For example, the code 1635 may include instructions executable by the at least one processor 1640 to cause the device 1605 to perform various aspects of beam prediction training and inference configuration using global cell identities as described herein, or the at least one processor 1640 and the at least one memory 1630 may be otherwise configured to, individually or collectively, perform or support such operations.

[0240] FIG. 17 shows a flowchart illustrating a method 1700 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The operations of the method 1700 may be implemented by a UE or its components as described herein. For example, the operations of the method 1700 may be performed by a UE 115 as described with reference to FIGs. 1 through 16. In some examples, a UE may execute a set of instructions to control the functional elements of the UE to perform the described functions. Additionally, or alternatively, the UE may perform aspects of the described functions using special-purpose hardware.

[0241] At 1705, the method may include receiving first configuration information associated with a first global cell identifier and further associated with a first measurement resource or a first prediction target, the first measurement resource or the first prediction target associated with a first spatial transmission filter identifier. The operations of 1705 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1705 may be performed by a CSI component 1525 as described with reference to FIG. 15. Additionally or alternatively, means for performing 1705 may, but not necessarily, include, for example, antenna 1625, transceiver 1615, communications manager 1620, memory 1630 (including code 1635) , processor 1640, and / or bus 1645.

[0242] At 1710, the method may include receiving second configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second measurement resource or a second prediction target, the second measurement resource or the second prediction target associated with a second spatial transmission filter identifier. The operations of 1710 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1710 may be performed by a CSI component 1525 as described with reference to FIG. 15. Additionally or alternatively, means for performing 1710 may, but not necessarily, include, for example, antenna 1625, transceiver 1615, communications manager 1620, memory 1630 (including code 1635) , processor 1640, and / or bus 1645.

[0243] At 1715, the method may include determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both. The operations of 1715 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1715 may be performed by a spatial Tx filter consistency evaluation component 1530 as described with reference to FIG. 15. Additionally or alternatively, means for performing 1715 may, but not necessarily, include, for example, antenna 1625, transceiver 1615, communications manager 1620, memory 1630 (including code 1635) , processor 1640, and / or bus 1645.

[0244] At 1720, the method may include performing, based on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second measurement resource or the second prediction target. The operations of 1720 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1720 may be performed by an AI / ML implementation component 1535 as described with reference to FIG. 15. Additionally or alternatively, means for performing 1720 may, but not necessarily, include, for example, antenna 1625, transceiver 1615, communications manager 1620, memory 1630 (including code 1635) , processor 1640, and / or bus 1645.

[0245] FIG. 18 shows a flowchart illustrating a method 1800 that supports beam prediction training and inference configuration using global cell identities in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The operations of the method 1800 may be implemented by a UE or its components as described herein. For example, the operations of the method 1800 may be performed by a UE 115 as described with reference to FIGs. 1 through 16. In some examples, a UE may execute a set of instructions to control the functional elements of the UE to perform the described functions. Additionally, or alternatively, the UE may perform aspects of the described functions using special-purpose hardware.

[0246] At 1805, the method may include receiving first CSI report configuration information associated with a first global cell identifier and further associated with a first group of measurement resources or a first group of prediction targets, the first CSI report configuration information indicative of first parameter values. The operations of 1805 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1805 may be performed by a CSI component 1525 as described with reference to FIG. 15. Additionally or alternatively, means for performing 1805 may, but not necessarily, include, for example, antenna 1625, transceiver 1615, communications manager 1620, memory 1630 (including code 1635) , processor 1640, and / or bus 1645.

[0247] At 1810, the method may include receiving second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second group of measurement resources or a second group of prediction targets, the second CSI report configuration information indicative of second parameter values. The operations of 1810 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1810 may be performed by a CSI component 1525 as described with reference to FIG. 15. Additionally or alternatively, means for performing 1810 may, but not necessarily, include, for example, antenna 1625, transceiver 1615, communications manager 1620, memory 1630 (including code 1635) , processor 1640, and / or bus 1645.

[0248] At 1815, the method may include determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets based on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both. The operations of 1815 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1815 may be performed by a spatial Tx filter consistency evaluation component 1530 as described with reference to FIG. 15. Additionally or alternatively, means for performing 1815 may, but not necessarily, include, for example, antenna 1625, transceiver 1615, communications manager 1620, memory 1630 (including code 1635) , processor 1640, and / or bus 1645.

[0249] At 1820, the method may include performing, based on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets. The operations of 1820 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1820 may be performed by an AI / ML implementation component 1535 as described with reference to FIG. 15. Additionally or alternatively, means for performing 1820 may, but not necessarily, include, for example, antenna 1625, transceiver 1615, communications manager 1620, memory 1630 (including code 1635) , processor 1640, and / or bus 1645.

[0250] The following provides an overview of aspects of the present disclosure:

[0251] Aspect 1: A method for wireless communication at a UE, comprising: receiving first configuration information associated with a first global cell identifier and a first measurement resource or a first prediction target associated with a first spatial transmission filter identifier; receiving second configuration information associated with a second global cell identifier and a second measurement resource or a second prediction target associated with a second spatial transmission filter identifier; determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based at least in part on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based at least in part on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both; and performing, based at least in part on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second measurement resource or the second prediction target.

[0252] Aspect 2: The method of aspect 1, wherein the first configuration information is associated with a first training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, the first training data collection procedure being associated with the first measurement resource, and the second configuration information is associated with a second training data collection procedure, the second training data collection procedure being associated with the second measurement resource.

[0253] Aspect 3: The method of any of aspects 1 through 2, wherein the first configuration information is associated with a first training data collection procedure, the first training data collection procedure being associated with the first measurement resource, and the second configuration information is associated with the channel characteristic prediction procedure, the channel characteristic prediction procedure being associated with the second measurement resource or the second prediction target.

[0254] Aspect 4: The method of any of aspects 1 through 3, wherein the first configuration information is associated with a first channel characteristic prediction procedure, the first channel characteristic prediction procedure being associated with the first measurement resource or the first prediction target, and the second configuration information is associated with a second channel characteristic prediction procedure, the second channel characteristic prediction procedure being associated with the second measurement resource or the second prediction target.

[0255] Aspect 5: The method of any of aspects 1 through 4, wherein the first spatial transmission filter identifier is based at least in part on a first beam index and a first spatial transmission filter type indicated by the first configuration information, the first spatial transmission filter type being either a measurement resource type or a prediction target type, and the second spatial transmission filter identifier is based at least in part on a second beam index and a second spatial transmission filter type indicated by the second configuration information, the second spatial transmission filter type being either the measurement resource type or the prediction target type.

[0256] Aspect 6: The method of any of aspects 1 through 5, wherein the first spatial transmission filter identifier is based at least in part on a first beam index indicated by the first configuration information, and the second spatial transmission filter identifier is based at least in part on a second beam index indicated by the second configuration information.

[0257] Aspect 7: The method of any of aspects 1 through 6, wherein the first configuration information and the second configuration information comprise respective configurations of individual CSI-RS resources or individual SSB resources, respective configurations of CSI-RS resource sets or SSB resource sets, respective configurations of CSI-RS resource settings or SSB resource settings, or any combination thereof.

[0258] Aspect 8: The method of any of aspects 1 through 7, wherein determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target is further based at least in part on whether a second associated identifier associated with the second measurement resource or the second prediction target is identical to a first associated identifier associated with the first measurement resource or the first prediction target.

[0259] Aspect 9: The method of any of aspects 1 through 8, further comprising: receiving an indication of a time interval during which training data associated with the channel characteristic prediction procedure is valid, wherein determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target is further based at least part on whether the first configuration information was received within the time interval.

[0260] Aspect 10: The method of any of aspects 1 through 9, wherein the second global cell identifier is based at least in part on a cell identity for a cell and a PLMN identity associated with the cell.

[0261] Aspect 11: A method for wireless communication at a UE, comprising: receiving first CSI report configuration information associated with a first global cell identifier and a first group of measurement resources or a first group of prediction targets, the first CSI report configuration information indicative of first parameter values; receiving second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier and a second group of measurement resources or a second group of prediction targets, the second CSI report configuration information indicative of second parameter values; determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets based at least in part on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based at least in part on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both; and performing, based at least in part on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets.

[0262] Aspect 12: The method of aspect 11, wherein the first group of measurement resources or the first group of prediction targets are for a first training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, and the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are for a second training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, the training data collection procedure comprising the second training data collection procedure, or is for the channel characteristic prediction procedure.

[0263] Aspect 13: The method of any of aspects 11 through 12, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises a second quantity of measurement resources included in the second group of measurement resources being identical to a first quantity of measurement resources included in the first group of measurement resources, a second quantity of prediction targets included in the second group of prediction targets being identical to a first quantity of prediction targets included in the first group of prediction targets, or both.

[0264] Aspect 14: The method of any of aspects 11 through 13, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises a second quantity of prediction targets indicated by the second CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics being identical to first quantity of prediction targets indicated by the first CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics.

[0265] Aspect 15: The method of any of aspects 11 through 14, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises a second periodicity associated with the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being identical to a first periodicity associated with the first group of measurement resources or the first group of prediction targets.

[0266] Aspect 16: The method of any of aspects 11 through 15, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises the second group of measurement resources or the second group of prediction targets each being of a same resource type as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, the same resource type comprising a CSI-RS resource type or a SSB resource type.

[0267] Aspect 17: The method of any of aspects 11 through 16, wherein the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets comprises each measurement resource within the second group of measurement resources having a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources, the corresponding measurement resource having a same ordinal position within the first group of measurement resources as the measurement resource within the second group of measurement resources based at least in part on a measurement resource ordering that is firstly according to corresponding measurement resource set identifiers and secondly according to individual measurement resource identifiers within respective measurement resource sets, or each prediction target within the second group of prediction targets having a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets, the corresponding prediction target having a same ordinal position within the first group of prediction targets as the prediction target within the second group of measurement resources based at least in part on a prediction target ordering that is firstly according to corresponding prediction target set identifiers and secondly according to individual prediction target identifiers within respective prediction target sets.

[0268] Aspect 18: The method of any of aspects 11 through 17, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises a second quantity of measurement resources included in the second group of measurement resources being identical to a first quantity of measurement resources included in the first group of measurement resources, a second quantity of prediction targets included in the second group of prediction targets being identical to a first quantity of prediction targets included in the first group of prediction targets, or both, and each beam index indicated by the second CSI report configuration information for the second group of measurement resources or the second group of prediction targets also being indicated by the first CSI report configuration information for the first group of measurement resources or the first group of prediction targets.

[0269] Aspect 19: The method of any of aspects 11 through 18, wherein the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets comprises each measurement resource within the second group of measurement resources having a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources, the corresponding measurement resource having a same beam index as the measurement resource within the second group of measurement resources, or each prediction target within the second group of prediction targets having a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets, the corresponding prediction target having a same beam index as the prediction target within the second group of measurement resources.

[0270] Aspect 20: The method of any of aspects 11 through 19, further comprising: receiving an indication of a time interval during which training data associated with the channel characteristic prediction procedure is valid, wherein determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets is further based at least part on whether the first CSI report configuration information was received within the time interval.

[0271] Aspect 21: The method of any of aspects 11 through 20, wherein the second global cell identifier is based at least in part on a cell identity for a cell and a PLMN identity associated with the cell.

[0272] Aspect 22: A UE for wireless communication, comprising one or more memories storing processor-executable code, a transceiver, and one or more processors coupled with the one or more memories and the transceiver, the one or more processors individually or collectively operable to execute the code to cause the UE to perform a method of any of aspects 1 through 10.

[0273] Aspect 23: A UE for wireless communication, comprising at least one means for performing a method of any of aspects 1 through 10.

[0274] Aspect 24: A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communication, the code comprising instructions executable by one or more processors to perform a method of any of aspects 1 through 10.

[0275] Aspect 25: A UE for wireless communication, comprising one or more memories storing processor-executable code, a transceiver, and one or more processors coupled with the one or more memories and the transceiver, the one or more processors individually or collectively operable to execute the code to cause the UE to perform a method of any of aspects 11 through 21.

[0276] Aspect 26: A UE for wireless communication, comprising at least one means for performing a method of any of aspects 11 through 21.

[0277] Aspect 27: A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communication, the code comprising instructions executable by one or more processors to perform a method of any of aspects 11 through 21.

[0278] It should be noted that the methods described herein describe possible implementations. The operations and the steps may be rearranged or otherwise modified and other implementations are possible. Further, aspects from two or more of the methods may be combined.

[0279] Although aspects of an LTE, LTE-A, LTE-A Pro, or NR system may be described for purposes of example, and LTE, LTE-A, LTE-A Pro, or NR terminology may be used in much of the description, the techniques described herein are applicable beyond LTE, LTE-A, LTE-A Pro, or NR networks. For example, the described techniques may be applicable to various other wireless communications systems such as Ultra Mobile Broadband (UMB) , Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.11 (Wi-Fi) , IEEE 802.16 (WiMAX) , IEEE 802.20, Flash-OFDM, as well as other systems and radio technologies not explicitly mentioned herein.

[0280] Information and signals described herein may be represented using any of a variety of different technologies and techniques. For example, data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, and chips that may be referenced throughout the description may be represented by voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or particles, optical fields or particles, or any combination thereof.

[0281] The various illustrative blocks and components described in connection with the disclosure herein may be implemented or performed using a general-purpose processor, a DSP, an ASIC, a CPU, a graphics processing unit (GPU) , a neural processing unit (NPU) , an FPGA or other programmable logic device, discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or any combination thereof designed to perform the functions described herein. A general-purpose processor may be a microprocessor but, in the alternative, the processor may be any processor, controller, microcontroller, or state machine. A processor may also be implemented as a combination of computing devices (e.g., a combination of a DSP and a microprocessor, multiple microprocessors, one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or any other such configuration) . Any functions or operations described herein as being capable of being performed by a processor may be performed by multiple processors that, individually or collectively, are capable of performing the described functions or operations.

[0282] The functions described herein may be implemented using hardware, software executed by a processor, firmware, or any combination thereof. If implemented using software executed by a processor, the functions may be stored as or transmitted using one or more instructions or code of a computer-readable medium. Other examples and implementations are within the scope of the disclosure and appended claims. For example, due to the nature of software, functions described herein may be implemented using software executed by a processor, hardware, firmware, hardwiring, or combinations of any of these. Features implementing functions may also be physically located at various positions, including being distributed such that portions of functions are implemented at different physical locations.

[0283] Computer-readable media includes both non-transitory computer storage media and communication media including any medium that facilitates transfer of a computer program from one location to another. A non-transitory storage medium may be any available medium that may be accessed by a general-purpose or special-purpose computer. By way of example, and not limitation, non-transitory computer-readable media may include RAM, ROM, electrically erasable programmable ROM (EEPROM) , flash memory, compact disk (CD) ROM or other optical disk storage, magnetic disk storage or other magnetic storage devices, or any other non-transitory medium that may be used to carry or store desired program code means in the form of instructions or data structures and that may be accessed by a general-purpose or special-purpose computer or a general-purpose or special-purpose processor. Also, any connection is properly termed a computer-readable medium. For example, if the software is transmitted from a website, server, or other remote source using a coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, digital subscriber line (DSL) , or wireless technologies such as infrared, radio, and microwave, then the coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, DSL, or wireless technologies such as infrared, radio, and microwave are included in the definition of computer-readable medium. Disk and disc, as used herein, include CD, laser disc, optical disc, digital versatile disc (DVD) , floppy disk, and Blu-ray disc. Disks may reproduce data magnetically, and discs may reproduce data optically using lasers. Combinations of the above are also included within the scope of computer-readable media. Any functions or operations described herein as being capable of being performed by a memory may be performed by multiple memories that, individually or collectively, are capable of performing the described functions or operations.

[0284] As used herein, including in the claims, “or” as used in a list of items (e.g., a list of items prefaced by a phrase such as “at least one of” or “one or more of” ) indicates an inclusive list such that, for example, a list of at least one of A, B, or C means A or B or C or AB or AC or BC or ABC (i.e., A and B and C) . Also, as used herein, the phrase “based on” shall not be construed as a reference to a closed set of conditions. For example, an example step that is described as “based on condition A” may be based on both a condition A and a condition B without departing from the scope of the present disclosure. In other words, as used herein, the phrase “based on” shall be construed in the same manner as the phrase “based at least in part on. ”

[0285] As used herein, including in the claims, the article “a” before a noun is open-ended and understood to refer to “at least one” of those nouns or “one or more” of those nouns. Thus, the terms “a, ” “at least one, ” “one or more, ” and “at least one of one or more” may be interchangeable. For example, if a claim recites “a component” that performs one or more functions, each of the individual functions may be performed by a single component or by any combination of multiple components. Thus, the term “a component” having characteristics or performing functions may refer to “at least one of one or more components” having a particular characteristic or performing a particular function. Subsequent reference to a component introduced with the article “a” using the terms “the” or “said” may refer to any or all of the one or more components. For example, a component introduced with the article “a” may be understood to mean “one or more components, ” and referring to “the component” subsequently in the claims may be understood to be equivalent to referring to “at least one of the one or more components. ” Similarly, subsequent reference to a component introduced as “one or more components” using the terms “the” or “said” may refer to any or all of the one or more components. For example, referring to “the one or more components” subsequently in the claims may be understood to be equivalent to referring to “at least one of the one or more components. ”

[0286] The term “determine” or “determining” encompasses a variety of actions and, therefore, “determining” can include calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up (such as via looking up in a table, a database, or another data structure) , ascertaining, and the like. Also, “determining” can include receiving (e.g., receiving information) , accessing (e.g., accessing data stored in memory) , and the like. Also, “determining” can include resolving, obtaining, selecting, choosing, establishing, and other such similar actions.

[0287] In the appended figures, similar components or features may have the same reference label. Further, various components of the same type may be distinguished by following the reference label by a dash and a second label that distinguishes among the similar components. If just the first reference label is used in the specification, the description is applicable to any one of the similar components having the same first reference label irrespective of the second reference label or other subsequent reference label.

[0288] The description set forth herein, in connection with the appended drawings, describes example configurations and does not represent all the examples that may be implemented or that are within the scope of the claims. The term “example” used herein means “serving as an example, instance, or illustration” and not “preferred” or “advantageous over other examples. ” The detailed description includes specific details for the purpose of providing an understanding of the described techniques. These techniques, however, may be practiced without these specific details. In some figures, known structures and devices are shown in block diagram form in order to avoid obscuring the concepts of the described examples.

[0289] The description herein is provided to enable a person having ordinary skill in the art to make or use the disclosure. Various modifications to the disclosure will be apparent to a person having ordinary skill in the art, and the generic principles defined herein may be applied to other variations without departing from the scope of the disclosure. Thus, the disclosure is not limited to the examples and designs described herein but is to be accorded the broadest scope consistent with the principles and novel features disclosed herein.

Claims

1.A user equipment (UE) , comprising:one or more memories storing processor-executable code;a transceiver; andone or more processors coupled with the one or more memories and the transceiver, the one or more processors individually or collectively operable to execute the code to cause the UE to:receive, via the transceiver, first configuration information associated with a first global cell identifier and further associated with a first measurement resource or a first prediction target, the first measurement resource or the first prediction target associated with a first spatial transmission filter identifier;receive, via the transceiver, second configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second measurement resource or a second prediction target, the second measurement resource or the second prediction target associated with a second spatial transmission filter identifier;determine whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based at least in part on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based at least in part on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both; andperform, based at least in part on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second measurement resource or the second prediction target.2.The UE of claim 1, wherein:the first configuration information is associated with a first training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, the first training data collection procedure being associated with the first measurement resource; andthe second configuration information is associated with a second training data collection procedure, the second training data collection procedure being associated with the second measurement resource.3.The UE of claim 1, wherein:the first configuration information is associated with a first training data collection procedure, the first training data collection procedure being associated with the first measurement resource; andthe second configuration information is associated with the channel characteristic prediction procedure, the channel characteristic prediction procedure being associated with the second measurement resource or the second prediction target.4.The UE of claim 1, wherein:the first configuration information is associated with a first channel characteristic prediction procedure, the first channel characteristic prediction procedure being associated with the first measurement resource or the first prediction target; andthe second configuration information is associated with a second channel characteristic prediction procedure, the second channel characteristic prediction procedure being associated with the second measurement resource or the second prediction target.5.The UE of claim 1, wherein:the first spatial transmission filter identifier is based at least in part on a first beam index and a first spatial transmission filter type indicated by the first configuration information, the first spatial transmission filter type being either a measurement resource type or a prediction target type, andthe second spatial transmission filter identifier is based at least in part on a second beam index and a second spatial transmission filter type indicated by the second configuration information, the second spatial transmission filter type being either the measurement resource type or the prediction target type.6.The UE of claim 1, wherein:the first spatial transmission filter identifier is based at least in part on a first beam index indicated by the first configuration information; andthe second spatial transmission filter identifier is based at least in part on a second beam index indicated by the second configuration information.7.The UE of claim 1, wherein the first configuration information and the second configuration information comprise respective configurations of individual channel state information reference signal (CSI-RS) resources or individual synchronization signal block (SSB) resources, respective configurations of CSI-RS resource sets or SSB resource sets, respective configurations of CSI-RS resource settings or SSB resource settings, or any combination thereof.8.The UE of claim 1, wherein determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target is further based at least in part on whether a second associated identifier associated with the second measurement resource or the second prediction target is identical to a first associated identifier associated with the first measurement resource or the first prediction target.9.The UE of claim 1, wherein the one or more processors are individually or collectively further operable to execute the code to cause the UE to:receive an indication of a time interval during which training data associated with the channel characteristic prediction procedure is valid, wherein the one or more processors are individually or collectively operable to execute the code to cause the UE to determine whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target further based at least part on whether the first configuration information was received within the time interval.10.The UE of claim 1, wherein the second global cell identifier is based at least in part on a cell identity for a cell and a public land mobile network (PLMN) identity associated with the cell.11.A user equipment (UE) , comprising:one or more memories storing processor-executable code;a transceiver; andone or more processors coupled with the one or more memories and the transceiver, the one or more processors individually or collectively operable to execute the code to cause the UE to:receive, via the transceiver, first channel state information (CSI) report configuration information associated with a first global cell identifier and further associated with a first group of measurement resources or a first group of prediction targets, the first CSI report configuration information indicative of first parameter values;receive, via the transceiver, second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second group of measurement resources or a second group of prediction targets, the second CSI report configuration information indicative of second parameter values;determine whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets based at least in part on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based at least in part on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both; andperform, based at least in part on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets.12.The UE of claim 11, wherein:the first group of measurement resources or the first group of prediction targets are for a first training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure; andthe second group of measurement resources or the second group of prediction targets are for a second training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, the training data collection procedure comprising the second training data collection procedure, or is for the channel characteristic prediction procedure.13.The UE of claim 11, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises a second quantity of measurement resources included in the second group of measurement resources being identical to a first quantity of measurement resources included in the first group of measurement resources, a second quantity of prediction targets included in the second group of prediction targets being identical to a first quantity of prediction targets included in the first group of prediction targets, or both.14.The UE of claim 11, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises a second quantity of prediction targets indicated by the second CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics being identical to first quantity of prediction targets indicated by the first CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics.15.The UE of claim 11, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises a second periodicity associated with the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being identical to a first periodicity associated with the first group of measurement resources or the first group of prediction targets.16.The UE of claim 11, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises the second group of measurement resources or the second group of prediction targets each being of a same resource type as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, the same resource type comprising a CSI reference signal (CSI-RS) resource type or a synchronization signal block (SSB) resource type.17.The UE of claim 11, wherein the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets comprises:each measurement resource within the second group of measurement resources having a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources, the corresponding measurement resource having a same ordinal position within the first group of measurement resources as the measurement resource within the second group of measurement resources based at least in part on a measurement resource ordering that is firstly according to corresponding measurement resource set identifiers and secondly according to individual measurement resource identifiers within respective measurement resource sets; oreach prediction target within the second group of prediction targets having a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets, the corresponding prediction target having a same ordinal position within the first group of prediction targets as the prediction target within the second group of measurement resources based at least in part on a prediction target ordering that is firstly according to corresponding prediction target set identifiers and secondly according to individual prediction target identifiers within respective prediction target sets.18.The UE of claim 11, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises:a second quantity of measurement resources included in the second group of measurement resources being identical to a first quantity of measurement resources included in the first group of measurement resources, a second quantity of prediction targets included in the second group of prediction targets being identical to a first quantity of prediction targets included in the first group of prediction targets, or both; andeach beam index indicated by the second CSI report configuration information for the second group of measurement resources or the second group of prediction targets also being indicated by the first CSI report configuration information for the first group of measurement resources or the first group of prediction targets.19.The UE of claim 11, wherein the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets comprises:each measurement resource within the second group of measurement resources having a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources, the corresponding measurement resource having a same beam index as the measurement resource within the second group of measurement resources; oreach prediction target within the second group of prediction targets having a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets, the corresponding prediction target having a same beam index as the prediction target within the second group of measurement resources.20.The UE of claim 11, wherein the one or more processors are individually or collectively further operable to execute the code to cause the UE to:receive an indication of a time interval during which training data associated with the channel characteristic prediction procedure is valid, wherein the one or more processors are individually or collectively operable to execute the code to cause the UE to determine whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets further based at least part on whether the first CSI report configuration information was received within the time interval.21.The UE of claim 11, wherein the second global cell identifier is based at least in part on a cell identity for a cell and a public land mobile network (PLMN) identity associated with the cell.22.A method for wireless communication at a user equipment (UE) , comprising:receiving first configuration information associated with a first global cell identifier and further associated with a first measurement resource or a first prediction target, the first measurement resource or the first prediction target associated with a first spatial transmission filter identifier;receiving second configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second measurement resource or a second prediction target, the second measurement resource or the second prediction target associated with a second spatial transmission filter identifier;determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with a same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target based at least in part on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based at least in part on whether the second spatial transmission filter identifier is identical to the first spatial transmission filter identifier, or based on both; andperforming, based at least in part on determining that the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second measurement resource or the second prediction target.23.The method of claim 22, wherein:the first configuration information is associated with a first training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, the first training data collection procedure being associated with the first measurement resource; andthe second configuration information is associated with a second training data collection procedure, the second training data collection procedure being associated with the second measurement resource.24.The method of claim 22, wherein:the first configuration information is associated with a first training data collection procedure, the first training data collection procedure being associated with the first measurement resource; andthe second configuration information is associated with the channel characteristic prediction procedure, the channel characteristic prediction procedure being associated with the second measurement resource or the second prediction target.25.The method of claim 22, wherein:the first configuration information is associated with a first channel characteristic prediction procedure, the first channel characteristic prediction procedure being associated with the first measurement resource or the first prediction target; andthe second configuration information is associated with a second channel characteristic prediction procedure, the second channel characteristic prediction procedure being associated with the second measurement resource or the second prediction target.26.The method of claim 22, wherein:the first spatial transmission filter identifier is based at least in part on a first beam index and a first spatial transmission filter type indicated by the first configuration information, the first spatial transmission filter type being either a measurement resource type or a prediction target type; andthe second spatial transmission filter identifier is based at least in part on a second beam index and a second spatial transmission filter type indicated by the second configuration information, the second spatial transmission filter type being either the measurement resource type or the prediction target type.27.The method of claim 22, wherein:the first spatial transmission filter identifier is based at least in part on a first beam index indicated by the first configuration information; andthe second spatial transmission filter identifier is based at least in part on a second beam index indicated by the second configuration information.28.The method of claim 22, wherein the first configuration information and the second configuration information comprise respective configurations of individual channel state information reference signal (CSI-RS) resources or individual synchronization signal block (SSB) resources, respective configurations of CSI-RS resource sets or SSB resource sets, respective configurations of CSI-RS resource settings or SSB resource settings, or any combination thereof.29.The method of claim 22, wherein determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target is further based at least in part on whether a second associated identifier associated with the second measurement resource or the second prediction target is identical to a first associated identifier associated with the first measurement resource or the first prediction target.30.The method of claim 22, further comprising:receiving an indication of a time interval during which training data associated with the channel characteristic prediction procedure is valid, wherein determining whether the second measurement resource or the second prediction target is associated with the same spatial transmission filter as the first measurement resource or the first prediction target is further based at least part on whether the first configuration information was received within the time interval.31.The method of claim 22, wherein the second global cell identifier is based at least in part on a cell identity for a cell and a public land mobile network (PLMN) identity associated with the cell.32.A method for wireless communication at a user equipment (UE) , comprising:receiving first channel state information (CSI) report configuration information associated with a first global cell identifier and further associated with a first group of measurement resources or a first group of prediction targets, the first CSI report configuration information indicative of first parameter values;receiving second CSI report configuration information associated with a second global cell identifier and further associated with a second group of measurement resources or a second group of prediction targets, the second CSI report configuration information indicative of second parameter values;determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets based at least in part on whether the second global cell identifier is identical to the first global cell identifier, or based at least in part on whether one or more of the second parameter values are identical to one or more of the first parameter values, or based on both; andperforming, based at least in part on determining that the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, a training data collection procedure or a channel characteristic prediction procedure using the second group of measurement resources or the second group of prediction targets.33.The method of claim 32, wherein:the first group of measurement resources or the first group of prediction targets are for a first training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure; andthe second group of measurement resources or the second group of prediction targets are for a second training data collection procedure associated with the channel characteristic prediction procedure, the training data collection procedure comprising the second training data collection procedure, or is for the channel characteristic prediction procedure.34.The method of claim 32, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises a second quantity of measurement resources included in the second group of measurement resources being identical to a first quantity of measurement resources included in the first group of measurement resources, a second quantity of prediction targets included in the second group of prediction targets being identical to a first quantity of prediction targets included in the first group of prediction targets, or both.35.The method of claim 32, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises a second quantity of prediction targets indicated by the second CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics being identical to first quantity of prediction targets indicated by the first CSI report configuration information for reporting associated predicted channel characteristics.36.The method of claim 32, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises a second periodicity associated with the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being identical to a first periodicity associated with the first group of measurement resources or the first group of prediction targets.37.The method of claim 32, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises the second group of measurement resources or the second group of prediction targets each being of a same resource type as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets, the same resource type comprising a CSI reference signal (CSI-RS) resource type or a synchronization signal block (SSB) resource type.38.The method of claim 32, wherein the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets comprises:each measurement resource within the second group of measurement resources having a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources, the corresponding measurement resource having a same ordinal position within the first group of measurement resources as the measurement resource within the second group of measurement resources based at least in part on a measurement resource ordering that is firstly according to corresponding measurement resource set identifiers and secondly according to individual measurement resource identifiers within respective measurement resource sets; oreach prediction target within the second group of prediction targets having a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets, the corresponding prediction target having a same ordinal position within the first group of prediction targets as the prediction target within the second group of measurement resources based at least in part on a prediction target ordering that is firstly according to corresponding prediction target set identifiers and secondly according to individual prediction target identifiers within respective prediction target sets.39.The method of claim 32, wherein one or more of the second parameter values being identical to one or more of the first parameter values comprises:a second quantity of measurement resources included in the second group of measurement resources being identical to a first quantity of measurement resources included in the first group of measurement resources, a second quantity of prediction targets included in the second group of prediction targets being identical to a first quantity of prediction targets included in the first group of prediction targets, or both; andeach beam index indicated by the second CSI report configuration information for the second group of measurement resources or the second group of prediction targets also being indicated by the first CSI report configuration information for the first group of measurement resources or the first group of prediction targets.40.The method of claim 32, wherein the second group of measurement resources or the second group of prediction targets being associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets comprises:each measurement resource within the second group of measurement resources having a same respective spatial transmission filter as a corresponding measurement resource within the first group of measurement resources, the corresponding measurement resource having a same beam index as the measurement resource within the second group of measurement resources; oreach prediction target within the second group of prediction targets having a same respective spatial transmission filter as a corresponding prediction target within the first group of prediction targets, the corresponding prediction target having a same beam index as the prediction target within the second group of measurement resources.41.The method of claim 32, further comprising:receiving an indication of a time interval during which training data associated with the channel characteristic prediction procedure is valid, wherein determining whether the second group of measurement resources or the second group of prediction targets are associated with the same respective spatial transmission filters as the first group of measurement resources or the first group of prediction targets is further based at least part on whether the first CSI report configuration information was received within the time interval.42.The method of claim 32, wherein the second global cell identifier is based at least in part on a cell identity for a cell and a public land mobile network (PLMN) identity associated with the cell.

Images