Multi-level quantization for channel state information

Abstract

Various aspects of the present disclosure generally relate to wireless communication. In some aspects, a network entity may obtain first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components. The network entity may perform a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information. The quantization operation may be associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients. The network entity may transmit the second channel state information. Numerous other aspects are described.

Description

MULTI-LEVEL QUANTIZATION FOR CHANNEL STATE INFORMATIONFIELD OF THE DISCLOSURE

[0001] Aspects of the present disclosure generally relate to wireless communication and specifically relate to techniques, apparatuses, and methods associated with multi-level quantization for channel state information. INTRODUCTION

[0002] Wireless communication systems are widely deployed to provide various services, which may involve carrying or supporting voice, text, other messaging, video, data, and / or other traffic. Typical wireless communication systems may employ multiple-access radio access technologies (RATs) capable of supporting communication among multiple wireless communication devices including user devices or other devices by sharing the available system resources (for example, time domain resources, frequency domain resources, spatial domain resources, and / or device transmit power, among other examples) . Such multiple-access RATs are supported by technological advancements that have been adopted in various telecommunication standards, which define common protocols that enable different wireless communication devices to communicate on a local, municipal, national, regional, or global level.

[0003] An example telecommunication standard is New Radio (NR) . NR, which may also be referred to as 5G, is part of a continuous mobile broadband evolution promulgated by the Third Generation Partnership Project (3GPP) . NR (and other RATs beyond NR) may be designed to better support enhanced mobile broadband (eMBB) access, Internet of things (IoT) networks or reduced capability device deployments, and ultra-reliable low latency communication (URLLC) applications. To support these verticals, NR systems may be designed to implement a modularized functional infrastructure, a disaggregated and service-based network architecture, network function virtualization, network slicing, multi-access edge computing, millimeter wave (mmWave) technologies including massive multiple-input multiple-output (MIMO) , licensed and unlicensed spectrum access, non-terrestrial network (NTN) deployments, sidelink and other device-to-device direct communication technologies (for example, cellular vehicle-to-everything (CV2X) communication) , multiple-subscriber implementations, high-precision positioning, and / or radio frequency (RF) sensing, among other examples. As the demand for connectivity continues to increase, further improvements in NR may be implemented, and other RATs, such as 6G and beyond, may be introduced to enable new applications and facilitate new use cases.SUMMARY

[0004] In some aspects, a first network entity includes a processing system configured to:obtain first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components; perform a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients; and transmit the second channel state information.

[0005] In some aspects, a first network entity includes a processing system configured to:receive first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components; and perform a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients.

[0006] In some aspects, a method of wireless communication performed by a first network entity includes obtaining first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components; performing a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients; and transmitting the second channel state information.

[0007] In some aspects, a method of wireless communication performed by a first network entity includes receiving first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components; and performing a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients.

[0008] In some aspects, a non-transitory computer-readable medium has code stored thereon that, when executed by a first network entity, cause the first network entity to: obtain first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components; perform a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients; and transmit the second channel state information.

[0009] In some aspects, a non-transitory computer-readable medium has code stored thereon that, when executed by a first network entity, cause the first network entity to: receive first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components; and perform a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients.

[0010] In some aspects, an apparatus for wireless communication includes means for obtaining first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components; means for performing a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients; and means for transmitting the second channel state information.

[0011] In some aspects, an apparatus for wireless communication includes means for receiving first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components; and means for performing a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients.

[0012] Aspects generally include a method, apparatus, system, computer program product, non-transitory computer-readable medium, user equipment, base station, network entity, network node, wireless communication device, and / or processing system as substantially described herein with reference to and as illustrated by the drawings and specification.

[0013] The foregoing broadly outlines example features and example technical advantages of examples according to the disclosure. Additional example features and example advantages are described hereinafter.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0014] The appended drawings illustrate certain example aspects of this disclosure and are therefore not limiting in scope. The same reference numbers in different drawings may identify the same or similar elements.

[0015] Fig. 1 is a diagram illustrating an example environment in which apparatuses and / or methods described herein may be implemented, in accordance with the present disclosure.

[0016] Fig. 2 is a diagram illustrating an example of a wireless communication network, in accordance with the present disclosure.

[0017] Fig. 3 is a diagram illustrating an example disaggregated network node architecture, in accordance with the present disclosure.

[0018] Fig. 4 is a diagram of an example associated with quantization for channel state information (CSI) , in accordance with the present disclosure.

[0019] Fig. 5 is a diagram of an example associated with multi-level quantization for CSI, in accordance with the present disclosure.

[0020] Fig. 6 is a diagram of an example associated with peak-to-average power reduction for quantization of CSI, in accordance with the present disclosure.

[0021] Fig. 7 is a diagram of an example associated with a normalization operation for multi-level quantization of CSI, in accordance with the present disclosure.

[0022] Fig. 8 is a diagram of an example associated with a compression operation for multi-level quantization of CSI, in accordance with the present disclosure.

[0023] Fig. 9 is a diagram illustrating an example process performed, for example, at a first network entity or an apparatus of a first network entity, in accordance with the present disclosure.

[0024] Fig. 10 is a diagram illustrating an example process performed, for example, at a first network entity or an apparatus of a first network entity, in accordance with the present disclosure.

[0025] Fig. 11 is a diagram of an example apparatus for wireless communication, in accordance with the present disclosure.

[0026] Fig. 12 is a diagram of an example apparatus for wireless communication, in accordance with the present disclosure.DETAILED DESCRIPTION

[0027] Various aspects of the present disclosure are described hereinafter with reference to the accompanying drawings. However, aspects of the present disclosure may be embodied in many different forms. The present disclosure is not limited to any specific aspect illustrated by or described with reference to an accompanying drawing or otherwise presented in this disclosure. Rather, these aspects are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the disclosure to those skilled in the art. The scope of the disclosure covers any aspect of the disclosure disclosed herein, whether implemented independently of or in combination with any other aspect of the disclosure. For example, an apparatus may be implemented or a method may be practiced using various combinations or quantities of the aspects set forth herein. In addition, the scope of the disclosure covers an apparatus having, or a method that is practiced using, other structures and / or functionalities in addition to or other than the structures and / or functionalities with which various aspects of the disclosure set forth herein may be practiced. Any aspect of the disclosure disclosed herein may be embodied by one or more elements of a claim.

[0028] Several aspects of telecommunication systems will now be presented with reference to various methods, operations, apparatuses, and techniques. These methods, operations, apparatuses, and techniques will be described in the following detailed description and illustrated in the accompanying drawings by various blocks, modules, components, circuits, steps, processes, or algorithms (collectively referred to as “elements” ) . These elements may be implemented using hardware, software, or a combination of hardware and software. Whether such elements are implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system.

[0029] A network entity, such as a network node and / or a user equipment (UE) , may determine characteristics and / or properties of a wireless channel based at least in part on measuring a reference signal. However, those characteristics and / or properties may be highly dynamic based on a variety of factors. As one example, mobility may affect positions and / or relative positions of network entities that result in changes to the state of a wireless channel between a transmitter entity and a receiver entity. As another example, physical properties of the wireless environment surrounding the transmitter entity and / or the receiver entity (such as objects that may reflect, scatter, and / or block wireless signals) may result in changes to the state of the wireless channel. Accordingly, in a wireless environment where the presence and / or movement of devices and / or objects dynamically vary, channel estimation may be used to dynamically adapt transmission parameters to improve a link reliability (e.g., decrease recovery errors, reduce data transfer latency, and / or increase data throughput) .

[0030] In some examples, explicit channel feedback may be performed in the frequency domain by a network entity transmitting an indication of channel coefficients for each frequency component (e.g., for each tone) . In some other examples, explicit channel feedback may be performed in the delay domain by the network entity reporting an estimated channel for each delay component (e.g., each delay tap) and for each transmit-receive antenna pair. As used herein, “delay component” refers to a time offset at which a signal or multipath component arrives at a receiver. “Delay component” and “delay tap” may be used interchangeably. For example, in a multipath fading environment, a signal can travel multiple paths with different lengths due to reflections, diffraction, and / or scattering, causing the signal to arrive at the receiver at different times. Each of these different arrival times may be considered a delay component. A delay component may represent a distinct version of the signal that arrives at the receiver with a certain delay. A collection of all delay components may form a time-domain response of the channel.

[0031] Channel estimation information may be indicated by a network entity in channel state information (CSI) feedback. CSI feedback may be included in a CSI report. In some examples, enhanced Type II (eType-II) CSI may be used by a network entity. As an example, eType-II CSI may be associated with or may be a three-stage precoder that relies on a three-stage codebook (for example, three components) ,  The matrix W1 may be defined according to where B may correspond to L oversampled two-dimensional discrete Fourier transform (DFT) beams, where L is a positive integer. The matrix W1 may independent of the layer (r) . The matrix W1 may contain a quantity of spatial domain (SD) basis vectors selected from a spatial codebook. The matrix may be layer-dependent and may be used to select a quantity of frequency domain (or delay domain) basis vectors from a DFT-based matrix (which may be referred to as a delay codebook) . The matrix may be layer-dependent and may contain a quantity of coefficients that are used to combine the selected SD basis vectors and frequency domain basis vectors from the spatial and delay codebooks, respectively. The coefficients of the matrix may be referred to as combining coefficients and / or channel coefficients, among other examples. The matrix W1 may contain Nt rows, where Nt is a quantity of spatial domain basis candidates or antenna ports, and 2L columns, where L is a quantity of selected spatial domain basis vectors for both polarizations. The matrix may have N3 columns and M rows, where N3 is a quantity of configured orthogonal DFT basis vectors or frequency domain candidates and M is a quantity of selected frequency domain basis vectors. The matrix  may have 2L rows and M columns, where M is a quantity of selected frequency domain basis vectors.

[0032] The matrix may be a linear combination coefficient matrix that includes 2L·M coefficients for linearly combining the selected M frequency domain basis vectors for the selected 2L spatial domain basis vectors. A network entity may report (for example, in the CSI report) non-zero coefficients (NZCs) from the matrix For example, for a layer l, only a subset of coefficients are non-zero and reported. The remaining coefficients are not reported by the network entity (for example, in the CSI report) and are considered zero. In some examples,  where K0 is a maximum quantity of non-zero coefficients for each layer, represented by  where β is a configured parameter.

[0033] In some examples, explicit channel feedback may include digital CSI feedback or analog CSI feedback. Analog CSI feedback may include floating-point complex numbers of respective NZCs being included in CSI (e.g., without quantization or channel coding) . Digital CSI feedback may include the network entity quantizing NZCs to reduce the quantity of bits used to report the NZCs. The network entity may perform channel coding and modulation for the quantized NZCs. In some examples, the network entity may perform joint spatial compression (e.g., beam pruning) and / or frequency domain compression (e.g., delay tap pruning) to reduce a size of the CSI (e.g., to reduce feedback overhead) . For example, by exploiting correlation in spatial and frequency domains, large dimension spatial and frequency domain channel matrices can be transformed into smaller dimensions of the beam and delay domains for channel feedback. In such examples, the network entity may indicate locations of the NZCs (e.g., a beam index and / or a delay tap index) when transmitting the CSI.

[0034] For example, NZCs may be included in CSI transmitted by the network entity. The network entity may quantize the NZCs prior to transmitting the NZCs. The NZCs may be represented in a 2L by M matrix (e.g., a matrix having 2L rows and M columns) , such as the matrix W2. The network entity may determine an NZC, from the NZCs 410, having a strongest coefficient. “Strongest” coefficient may refer to an NZC having a largest absolute value among the NZCs. The network entity may report an index of the strongest NZC in the reported CSI. The strongest NZC may not be quantized because the strongest NZC may have a value of 1 (e.g., other NZCs may be normalized based on a value of the strongest NZC) .

[0035] For NZCs associated with weaker polarization, the network entity may transmit a reference power. The network entity may quantize the reference power using a given quantization level (e.g., a given quantity of bits) , such as a four-bit quantization level. For example, the network entity may quantize the reference power starting from 0 decibels (dB) with a -0.75 dB step size. For each NZC, the network entity may transmit a differential amplitude. A differential amplitude for a given NZC may indicate a difference between the amplitude of the strongest NZC and the amplitude of the given NZC. The network entity may quantize the differential amplitudes using a given quantization level (e.g., a given quantity of bits) , such as a three-bit quantization level. In some examples, the network entity may quantize the differential amplitudes starting from 0 dB and using a 1.5 dB step size. For each NZC, the network entity may transmit a phase. The network entity may quantize the phases using phase modulation, such as phase shift keying (PSK) . For example, the network entity may quantize the phases using a 16-PSK alphabet (e.g., using four bits to indicate each phase) .

[0036] For CSI reporting for the delay domain, the network entity may transmit an estimated channel for each delay component (e.g., each delay tap) and for each transmit-receive antenna pair. Different delay components may be associated with different power levels (e.g., the averaged channel gain of the delay component measured by the network entity may vary from one delay component to the other) . In some examples, the power variance between different delay components may be large, such as 20 dB or larger. In some examples, the quantization range to indicate the differential amplitudes 440 may be less than the power variance between different delay components. For example, assuming a 3-bit quantization level and a 1.5 dB step size, the quantization range to indicate the differential amplitudes may be 10.5 dB (e.g., the 3-bit quantization level may allow for indicating 8 distinct values, resulting in the 10.5 dB quantization range starting from 0dB with the 1.5 dB step size) . In such examples, NZCs with power levels (e.g., amplitudes) that are outside of the quantization range (e.g., with reference to a largest power level among all NZCs) may not be reported by the network entity. For example, if the quantization range is 10.5 dB, then NZCs that are more than 10.5 dB less than the largest power level among all NZCs may not be reported by the network entity. As a result, the network entity may not be able to report acquired CSI, reducing the effectiveness of network performance that is based on the CSI reported by the network entity.

[0037] In some examples, to increase the quantization range, a quantization level for quantizing the differential amplitudes may be increased (e.g., from a 3-bit quantization level to a 4-bit quantization level) . However, increasing the quantization level for quantizing all of the differential amplitudes for all NZCs will significantly increase the signaling overhead for CSI. For example, because this increase in quantization level is applicable to each NZC (e.g., other than the strongest NZC) , this results in the network entity transmitting an additional one or more bits for each NZC. In some examples, this may result in an increase in the size of reported CSI by several hundred bits or more. For example, assuming that CSI is reported for K delay components (e.g., K delay taps) and an antenna configuration of T transmit antennas and R receive antennas, (T×R) ×K complex NZCs may be quantized and reported by the network entity. As an example, K may be 10, T may be 8, and R may be 4, resulting in the network entity quantizing and reporting 320 complex NZCs. In such examples, increasing the quantization level for quantizing the differential amplitudes 440 would increase the size of transmitted CSI by up to 320 bits. Additionally, using the same quantization level for quantizing the differential amplitudes may result in a large quantization error for some NZCs. “Quantization error” refers to a difference between an actual value and a quantized version of the actual value.

[0038] Various aspects relate generally to multi-level quantization for CSI. “Multi-level” quantization refers to a network entity using multiple quantization levels for quantizing CSI (e.g., to quantize NZCs for the CSI) . Some aspects more specifically relate to a network entity performing a quantization operation for multiple sets of NZCs to be included in CSI. The multiple sets may be associated with respective delay components of a wireless communication channel. The multiple sets may be associated with respective quantization levels. For example, the network entity may use a quantization level that is specific to a given set of NZCs from the multiple sets. In some examples, the network entity may use different or unequal quantization levels for different sets of NZCs. A set of NZCs may also be referred to as a block of NZCs, or a group of NZCs, among other examples.

[0039] In some aspects, the network entity may perform a normalization operation for each of the multiple sets of NZCs. The normalization operation for a given set of NZCs may include the network entity using a largest value (e.g., a largest absolute value) of amplitudes among the given set of NZCs to normalize the NZCs included in the given set of NZCs. For example, a normalization factor (or scaling factor) for the given set of NZCs may be based on the largest value. In another example, the network entity may use the largest absolute value of the real or imaginary parts of the complex NZCs among the given set to normalize the NZCs. The network entity may perform the normalization operation for each set of NZCs. The network entity may use normalization factors for respective sets of NZCs. In some aspects, the network entity may transmit an indication of the normalization factors (e.g., quantized versions of respective normalization factors) as part of transmitting CSI.

[0040] In some aspects, a quantization level for a given set of NZCs may be based on a normalization factor associated with the given set of NZCs. For example, the network entity may determine the quantization levels for respective sets of NZCs using the normalization factors to reduce (or minimize) the quantization errors across all delay components.

[0041] In some aspects, the network entity may perform a compression operation to compress NZCs after normalizing the multiple sets of NZCs. For example, the network entity may apply μ-law compression for the normalized sets of NZCs. The network entity may perform the quantization operation using compressed versions of the normalized sets of NZCs. The network entity may transmit the quantized versions of the multiple sets of NZCs in CSI (e.g., in a CSI report) .

[0042] In some aspects, the network entity may perform an operation to reduce the peak-to-average power ratio (PAPR) of the NZCs prior to quantizing the NZCs. The operation may include a phase scrambling operation (e.g., using frequency domain versions of complex symbols of the NZCs) , or a code division multiplex (CDM) spreading operation, among other examples. The operation may be a linear operation, such that another network entity can apply an operation to recover the complex symbols of the NZCs.

[0043] Particular aspects of the subject matter described in this disclosure can be implemented to realize one or more of the following potential advantages. In some examples, the described techniques can be used to increase the quantity or amount of CSI that can be transmitted by a network entity without significantly increasing the signaling overhead (e.g., without significantly increasing the size of the CSI) . For example, by the network entity normalizing respective sets of NZCs, a range of values that can be indicated across multiple delay components may be increased. For example, because the normalization is performed for respective sets of NZCs from the multiple sets of NZCs (e.g., where the multiple sets of NZCs are associated with respective delay components) , the normalization results in an adjusted scale of the NZCs that is tailored to a given delay component (e.g., tailored to the power of the given delay component) . Additionally, by the network entity transmitting an indication of the normalization factors for respective sets of NZCs, another network entity can perform a denormalization operation to obtain the values of the NZCs.

[0044] Additionally, by the network entity using a quantization level (e.g., a quantity of mantissa bits) for a given set of NZCs that is based on the normalization factor for the given set of NZCs, the network entity may reduce quantization errors across multiple sets of coefficients. For example, the network entity can determine an optimal quantization level (e.g., an optimal quantity of mantissa bits) to quantize the given set of NZCs based on the normalization factor for the given set of NZCs. Because the network entity transmits the indication of the normalization factors, another network entity can determine the quantization levels for the respective sets of NZCs without the network entity transmitting an indication of the quantization levels. This conserves signaling overhead that may have otherwise been associated with the network entity transmitting an indication of multiple quantization levels for a multi-level quantization scheme.

[0045] Further, by the network entity performing the operation to reduce the PAPR of the NZCs prior to quantization, the network entity may reduce the power variation among the NZCs. This may enable the network entity to indicate more NZCs within a given quantization range, thereby further increasing the amount of NZCs that can be indicated by the network entity without increasing the signaling overhead for CSI reporting. Additionally, because the operation may be a linear operation, another network entity may be able to obtain the NZCs by performing a reverse operation (e.g., an operation to undo the operation to reduce the PAPR) .

[0046] Various aspects of the disclosure are described more fully hereinafter with reference to the accompanying drawings. This disclosure may, however, be embodied in many different forms and is not limited to any specific structure, function, example, aspect, or the like presented throughout this disclosure. This disclosure includes, for example, any aspect disclosed herein, whether implemented independently of or combined with any other aspect of the disclosure. For example, an apparatus may be implemented or a method may be practiced using any number of the aspects set forth herein. In addition, the scope of the disclosure includes such an apparatus or method which is practiced using other structure, functionality, or structure and functionality in addition to or other than the various aspects of the disclosure set forth herein. Any aspect of the disclosure disclosed herein may be embodied by one or more elements of a claim.

[0047] Aspects and examples generally include a method, apparatus, network node, network entity, system, computer program product, non-transitory computer-readable medium, user equipment, base station, wireless communication device, and / or processing system as described or substantially described herein with reference to and as illustrated by the drawings and specification.

[0048] This disclosure may be readily utilized as a basis for modifying or designing other structures for carrying out the same purposes of the present disclosure. Such equivalent constructions do not depart from the scope of the appended claims. Characteristics of the example concepts disclosed herein, both their organization and method of operation, together with associated example advantages, are described in the following description and in connection with the accompanying figures. Each of the figures is provided for the purposes of illustration and description, and not as a definition of the limits of the claims. Each of the figures is provided for the purposes of illustration and description, and not as a definition of the limits of the claims.

[0049] While aspects are described in the present disclosure by illustration to some examples, those skilled in the art understand that such aspects may be implemented in many different arrangements and scenarios. Techniques described herein may be implemented using different platform types, devices, systems, shapes, sizes, and / or packaging arrangements. For example, some aspects may be implemented via integrated chip embodiments or other non-module-component based devices (e.g., end-user devices, vehicles, communication devices, computing devices, industrial equipment, retail / purchasing devices, medical devices, and / or artificial intelligence devices) . Aspects may be implemented in chip-level components, modular components, non-modular components, non-chip-level components, device-level components, and / or system-level components. Devices incorporating described example aspects and example features may include additional example components and example features for implementation and practice of claimed and described aspects. For example, transmission and reception of wireless signals may include one or more components for analog and digital purposes (e.g., hardware components including antennas, radio frequency (RF) chains, power amplifiers, modulators, buffers, processors, interleavers, adders, and / or summers) . Aspects described herein may be practiced in a wide variety of devices, components, systems, distributed arrangements, and / or end-user devices of varying size, shape, and constitution.

[0050] As described above, wireless communication systems may be deployed to provide various services, which may involve carrying or supporting voice, text, other messaging, video, data, and / or other traffic. Some wireless communications systems may employ multiple-access radio access technologies (RATs) . The multiple-access RATs may be capable of supporting communication with multiple wireless communication devices by sharing the available system resources (for example, time domain resources, frequency domain resources, spatial domain resources, and / or device transmit power, among other examples) . Examples of such multiple-access RATs include code division multiple access (CDMA) systems, time division multiple access (TDMA) systems, frequency division multiple access (FDMA) systems, orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) systems, single-carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) systems, and time division synchronous code division multiple access (TD-SCDMA) systems.

[0051] Multiple-access RATs are supported by technological advancements that have been adopted in various telecommunication standards, which define common protocols that enable wireless communication devices to communicate on a local, municipal, enterprise, national, regional, or global level. For example, 5G New Radio (NR) is part of a continuous mobile broadband evolution promulgated by the Third Generation Partnership Project (3GPP) . 5G NR may support enhanced mobile broadband (eMBB) access, Internet of Things (IoT) networks or reduced capability (RedCap) device deployments, ultra-reliable low-latency communication (URLLC) applications, and / or massive machine-type communication (mMTC) , among other examples.

[0052] To support these and other target verticals, a wireless communication system may be designed to implement a modularized functional infrastructure, a disaggregated and service-based network architecture, network function virtualization, network slicing, multi-access edge computing, millimeter wave (mmWave) technologies including massive multiple-input multiple-output (MIMO) , beamforming, IoT device or RedCap device connectivity and management, industrial connectivity, licensed and unlicensed spectrum access, sidelink and other device-to-device direct communication (for example, cellular vehicle-to-everything (CV2X) communication) , frequency spectrum expansion, overlapping spectrum use, small cell deployments, non-terrestrial network (NTN) deployments, device aggregation, advanced duplex communication (for example, sub-band full-duplex (SBFD) ) , multiple-subscriber implementations, high-precision positioning, RF sensing, network energy savings (NES) , low-power signaling and radios, and / or artificial intelligence or machine learning (AI / ML) , among other examples.

[0053] The foregoing and other technological improvements may support use cases, such as wireless fronthauls, wireless midhauls, wireless backhauls, wireless data centers, extended reality (XR) and metaverse applications, meta services for supporting vehicle connectivity, holographic and mixed reality communication, autonomous and collaborative robots, vehicle platooning and cooperative maneuvering, sensing networks, gesture monitoring, human-brain interfacing, digital twin applications, asset management, and universal coverage applications using non-terrestrial and / or aerial platforms, among other examples.

[0054] As the demand for connectivity continues to increase, further improvements in NR may be implemented, and other RATs, such as 6G and beyond, may be introduced to enable new applications and facilitate new use cases. The methods, operations, apparatuses, and techniques described herein may enable one or more of the foregoing technologies or new technologies and / or support one or more of the foregoing use cases or new use cases.

[0055] Fig. 1 is a diagram illustrating an example environment 100 in which apparatuses and / or methods described herein may be implemented, in accordance with the present disclosure. As shown in Fig. 1, the environment 100 may include a network entity 102, a network entity 104, and a network entity 106, that may communicate with one another via a network 108. The network entities 102, 104, and 106, may be dispersed throughout the network 108, and each network entity 102, 104, and 106 may be stationary and / or mobile. The network 108 may include wired communication connections, wireless communication connections, or a combination of wired and wireless communication connections.

[0056] The network 108 may include, for example, a cellular network (e.g., a Long-Term Evolution (LTE) network, a CDMA network, a 4G network, a 5G network, a 6G network, or another type of next generation network, and / or the like) , a public land mobile network (PLMN) , a local area network (LAN) , a wide area network (WAN) , a metropolitan area network (MAN) , a telephone network (e.g., the Public Switched Telephone Network (PSTN) ) , a private network, an ad hoc network, an intranet, the Internet, a fiber optic-based network, a cloud computing network, or the like, and / or a combination of these or other types of networks. The network 108 may include a wireless communication network 200, described in connection with Fig. 2.

[0057] As described herein, a network entity (which may alternatively be referred to as an entity, a node, a network node, or a wireless entity) may be, be similar to, include, or be included in (e.g., be a component of) a base station (e.g., any base station described herein, including a disaggregated base station) , a UE (e.g., any UE described herein) , a reduced capability (RedCap) device, an enhanced reduced capability (eRedCap) device, an ambient internet-of-things (IoT) device, an energy harvesting (EH) -capable device, a network controller, an apparatus, a device, a computing system, an integrated access and backhauling (IAB) node, a distributed unit (DU) , a central unit (CU) , a remote / radio unit (RU) (which may also be referred to as a remote radio unit (RRU) ) , and / or another processing entity configured to perform any of the techniques described herein. For example, a network entity may be a UE. As another example, a network entity may be a base station. As used herein, “network entity” may refer to an entity that is configured to operate in a network, such as the network 108. For example, a “network entity” is not limited to an entity that is currently located in and / or currently operating in the network. Rather, a network entity may be any entity that is capable of communicating and / or operating in the network. A network entity may include a network node 210 or a UE 220, described in more detail in connection with Fig. 2.

[0058] The adjectives “first, ” “second, ” “third, ” and so on are used for contextual distinction between two or more of the modified noun in connection with a discussion and are not meant to be absolute modifiers that apply only to a certain respective entity throughout the entire document. For example, a network entity may be referred to as a “first network entity” in connection with one discussion and may be referred to as a “second network entity” in connection with another discussion, or vice versa. As an example, a first network entity may be configured to communicate with a second network entity or a third network entity. In one aspect of this example, the first network entity may be a UE, the second network entity may be a base station, and the third network entity may be a UE. In another aspect of this example, the first network entity may be a UE, the second network entity may be a base station, and the third network entity may be a base station. In yet other aspects of this example, the first, second, and third network entities may be different relative to these examples.

[0059] Similarly, reference to a UE, base station, apparatus, device, computing system, or the like may include disclosure of the UE, base station, apparatus, device, computing system, or the like being a network entity. For example, disclosure that a UE is configured to receive information from a base station also discloses that a first network entity is configured to receive information from a second network entity. Consistent with this disclosure, once a specific example is broadened in accordance with this disclosure (e.g., a UE is configured to receive information from a base station also discloses that a first network entity is configured to receive information from a second network entity) , the broader example of the narrower example may be interpreted in the reverse, but in a broad open-ended way. In the example above where a UE is configured to receive information from a base station also discloses that a first network entity is configured to receive information from a second network entity, “first network entity” may refer to a first UE, a first base station, a first apparatus, a first device, a first computing system, a first set of one or more one or more components, a first processing entity, or the like configured to receive the information; and “second network entity” may refer to a second UE, a second base station, a second apparatus, a second device, a second computing system, a second set of one or more components, a second processing entity, or the like.

[0060] As described herein, communication of information (e.g., any information, signal, or the like) may be described in various aspects using different terminology. Disclosure of one communication term includes disclosure of other communication terms. For example, a first network entity may be described as being configured to transmit information to a second network entity. In this example and consistent with this disclosure, disclosure that the first network entity is configured to transmit information to the second network entity includes disclosure that the first network entity is configured to provide, send, output, communicate, or transmit information to the second network entity. Similarly, in this example and consistent with this disclosure, disclosure that the first network entity is configured to transmit information to the second network entity includes disclosure that the second network entity is configured to receive, obtain, or decode the information that is provided, sent, output, communicated, or transmitted by the first network entity.

[0061] As shown, the network entity 102 may include a processing system 110. Similarly, the network entity 106 may include a processing system 112. A processing system may include one or more components (or subcomponents) , such as one or more components described herein. For example, a respective component of the one or more components may be, be similar to, include, or be included in at least one memory, at least one communication interface, or at least one processor. For example, a processing system may include one or more components. In such an example, the one or more components may include a first component, a second component, and a third component. In this example, the first component may be coupled to a second component and a third component. In this example, the first component may be at least one processor, the second component may be a communication interface, and the third component may be at least one memory. A processing system may generally be a system including one or more components that may perform one or more functions, such as any function or combination of functions described herein. For example, one or more components may receive input information (e.g., any information that is an input, such as a signal, any digital information, or any other information) , one or more components may process the input information to generate output information (e.g., any information that is an output, such as a signal or any other information) , one or more components may perform any function as described herein, or any combination thereof. A processing system (which may include the processing system 110 and the processing system 112) is described in more detail in connection with Fig. 2, such as in connection with processing system 240 and processing system 245.

[0062] As described herein, an “input” and “input information” may be used interchangeably. Similarly, as described herein, an “output” and “output information” may be used interchangeably. Any information generated by any component may be provided to one or more other systems or components of, for example, a network entity described herein. For example, a processing system may include a first component configured to receive or obtain information, a second component configured to process the information to generate output information, and / or a third component configured to provide the output information to other systems or components. In this example, the first component may be a communication interface (e.g., a first communication interface) , the second component may be at least one processor (e.g., that is coupled to the communication interface and / or at least one memory) , and the third component may be a communication interface (e.g., the first communication interface or a second communication interface) . For example, a processing system may include at least one memory, at least one communication interface, and / or at least one processor, where the at least one processor may, for example, be coupled to the at least one memory and the at least one communication interface.

[0063] A processing system of a network entity described herein may interface with one or more other components of the network entity, may process information received from one or more other components (such as input information) , or may output information to one or more other components. For example, a processing system may include a first component configured to interface with one or more other components of the network entity to receive or obtain information, a second component configured to process the information to generate one or more outputs, and / or a third component configured to output the one or more outputs to one or more other components. In this example, the first component may be a communication interface (e.g., a first communication interface) , the second component may be at least one processor (e.g., that is coupled to the communication interface and / or at least one memory) , and the third component may be a communication interface (e.g., the first communication interface or a second communication interface) . For example, a chip or modem of the network entity may include a processing system. The processing system may include a first communication interface to receive or obtain information, and a second communication interface to output, transmit, or provide information. In some examples, the first communication interface may be an interface configured to receive input information, and the information may be provided to the processing system. In some examples, the second system interface may be configured to transmit information output from the chip or modem. The second communication interface may also obtain or receive input information, and the first communication interface may also output, transmit, or provide information.

[0064] For example, as shown in Fig. 1, the processing system 110 may include a (e.g., one or more) communication manager 114 and one or more communication interfaces 116. The communication manager 114 may be configured to perform one or more communication tasks as described herein. In some aspects, the communication manager 114 may direct the communication interface 120 and / or the processing system 110 to perform one or more communication tasks as described herein. Similarly, the processing system 112 may include a (e.g., one or more) communication manager 118 and one or more communication interfaces 120. The communication manager 118 may be configured to perform one or more communication tasks as described herein. In some aspects, the processing system 112 and / or the communication manager 118 may direct the communication interface 120 to perform one or more communication tasks as described herein. Although depicted, for clarity of description, with reference only to the network entities 102 and 104, any one or more of the network entities 102, 104, and 106 also may include a communication manager and a communication interface.

[0065] As used herein, “communication interface” refers to an interface that enables communication (e.g., wireless communication, wired communication, or a combination thereof) between a first network entity and a second network entity. A communication interface may include electronic circuitry that enables a network entity to transmit, receive, or otherwise perform the communication. A communication interface may be, be similar to, include, or be included in one or more components that are configured to enable communication between the first network entity and the second network entity. For example, a communication interface may include a transmission component, a reception component, and / or a transceiver, among other examples. For example, a communication interface may include one or more transceivers, one or more receivers, and / or one or more transmitters configured to communicate with other devices, such as via a wired connection, a wireless connection, or a combination of wired and wireless connections. In some examples, a communication interface may include one or more RF components, an RF front end, one or more antennas, one or more transmit or receive processors, a demodulation component, and / or a modulation component, among other examples.

[0066] A communication interface may include a transmission component and / or a reception component. For example, a communication interface may include a transceiver and / or one or more separate receivers and / or transmitters that enable a network entity to communicate with other devices, such as via a wired connection, a wireless connection, or a combination of wired and wireless connections. In some examples, a communication interface may include one or more radio frequency reflective elements and / or one or more radio frequency refractive elements. The communication interface may enable the network entity to receive information from another apparatus and / or provide information to another apparatus. In some examples, the communication interface may include an Ethernet interface, an optical interface, a coaxial interface, an infrared interface, an RF interface, a universal serial bus (USB) interface, a Wi-Fi interface, a cellular network interface, a wireless modem, an inter-integrated circuit (I2C) , and / or a serial peripheral interface (SPI) , among other examples.

[0067] As described herein, a network entity (e.g., the network entity 102 and / or the network entity 106) may be configured to perform one or more operations. Reference to a network entity being configured to perform one or more operations may refer to a processing system of the network entity being configured to perform the one or more operations and / or the processing system being configured to cause one or more components of the network entity to perform the one or more operations. For example, reference to the processing system being configured to perform one or more operations may refer to one or more components (or subcomponents) of the processing system performing the one or more operations. For example, the one or more components of the processing system may include at least one memory, at least one processor, and / or at least one communication interface, among other examples, that are configured to perform one or more (or all) of the one or more operations, and / or any combination thereof. Where reference is made to the network entity and / or the processing system being configured to perform operations, the network entity and / or the processing system may be configured to cause one component to perform all operations, or to cause more than one component to collectively perform the operations. When the network entity and / or the processing system is configured to cause more than one component to collectively perform the operations, each operation need not be performed by each of those components (e.g., different operations may be performed by different components) and / or each operation need not be performed in whole by only one component (e.g., different components may perform different sub-functions of an operation) .

[0068] As described in more detail elsewhere herein, the network entity 102 may (e.g., the processing system 110 may, or the processing system 110 may cause the communication manager 114 and / or the communication interface 116 to) obtain first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components; perform a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients; and transmit the second channel state information. Additionally, or alternatively, the network entity 102 and / or the communication manager 114 may perform one or more other operations described herein.

[0069] As described in more detail elsewhere herein, the network entity 106 may (e.g., the processing system 112 may, or the processing system 112 may cause the communication manager 118 and / or the communication interface 120 to) receive first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components; and perform a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients. Additionally, or alternatively, the network entity 106 and / or the communication manager 118 may perform one or more other operations described herein.

[0070] The number and arrangement of entities shown in Fig. 1 are provided as one or more examples. In practice, there may be additional network entities and / or networks, fewer network entities and / or networks, different network entities and / or networks, or differently arranged network entities and / or networks than those shown in Fig. 1. Furthermore, the network entity 102, 104, and 106 may be implemented using a single apparatus or multiple apparatuses.

[0071] Fig. 2 is a diagram illustrating an example of a wireless communication network 200, in accordance with the present disclosure. The wireless communication network 200 may be or may include elements of a 5G (or NR) network or a 6G network, among other examples. The wireless communication network 200 may include multiple network nodes 210. For example, in Fig. 2, the wireless communication network 200 includes a network node (NN) 210a and a network node 210b. The network nodes 210 may support communications with multiple UEs 220. For example, in Fig. 2, the network nodes 210 support communication with a UE 220a, a UE 220b, and a UE 220c. In some examples, a UE 220 may also communicate with other UEs 220 and a network node 210 may communicate with a core network and with other network nodes 210.

[0072] The network nodes 210 and the UEs 220 of the wireless communication network 200 may communicate using the electromagnetic spectrum, which may be subdivided by frequency or wavelength into various classes, bands, carriers, and / or channels. For example, devices of the wireless communication network 200 may communicate using one or more operating bands. In some aspects, multiple wireless communication networks 200 may be deployed in a given geographic area. Each wireless communication network 200 may support a particular RAT (which may also be referred to as an air interface) and may operate on one or more carrier frequencies in one or more frequency bands or ranges. In some examples, when multiple RATs are deployed in a given geographic area, each RAT in the geographic area may operate on different frequencies to avoid interference with other RATs. Additionally or alternatively, in some examples, the wireless communication network 200 may implement dynamic spectrum sharing (DSS) , in which multiple RATs are implemented with dynamic bandwidth allocation (for example, based on user demand) in a single frequency band. In some examples, the wireless communication network 200 may support communication over unlicensed spectrum, where access to an unlicensed channel is subject to a channel access mechanism. For example, in a shared or unlicensed frequency band, a transmitting device may perform a channel access procedure, such as a listen-before-talk (LBT) procedure, to contend against other devices for channel access before transmitting on a shared or unlicensed channel.

[0073] Various operating bands have been defined as frequency range designations FR1 (410 MHz through 7.125 GHz) , FR2 (24.25 GHz through 52.6 GHz) , FR3 (7.125 GHz through 24.25 GHz) , FR4a or FR4-1 (52.6 GHz through 71 GHz) , FR4 (52.6 GHz through 114.25 GHz) , and FR5 (114.25 GHz through 300 GHz) . Although a portion of FR1 is greater than 6 GHz, FR1 is often referred to (interchangeably) as a “sub-6 GHz” band in some documents and articles. Similarly, FR2 is often referred to (interchangeably) as a “millimeter wave” band in some documents and articles, despite being different than the extremely high frequency (EHF) band (30 GHz through 300 GHz) , which is identified by the International Telecommunications Union (ITU) as a “millimeter wave” band. The frequencies between FR1 and FR2 are often referred to as mid-band frequencies, which include FR3. Frequency bands falling within FR3 may inherit FR1 characteristics or FR2 characteristics, and thus may effectively extend features of FR1 or FR2 into the mid-band frequencies. Thus, “sub-6 GHz, ” if used herein, may broadly refer to frequencies that are less than 6 GHz, that are within FR1, and / or that are included in mid-band frequencies. Similarly, the term “millimeter wave, ” if used herein, may broadly refer to mid-band frequencies or to frequencies that are within FR2, FR4, FR4-aor FR4-1, FR5, and / or the EHF band. Higher frequency bands may extend 5G NR operation, 6G operation, and / or other RATs beyond 52.6 GHz.

[0074] A network node 210 and / or a UE 220 may include one or more devices, components, or systems that enable communication with other devices, components, or systems of the wireless communication network 200. For example, a UE 220 and a network node 210 may each include one or more chips, system-on-chips (SoCs) , chipsets, packages, or devices that individually or collectively constitute or comprise a processing system, such as a processing system 240 of the UE 220 or a processing system 245 of the network node 210. The processing system 240 and the processing system 245 may be similar to other processing systems described herein, such as the processing system 110 and the processing system 112. A processing system (for example, the processing system 240 and / or the processing system 245) includes processor (or “processing” ) circuitry in the form of one or multiple processors, microprocessors, processing units (such as central processing units (CPUs) , graphics processing units (GPUs) , neural processing units (NPUs) (also referred to as neural network processors or deep learning processors (DLPs) ) , and / or digital signal processors (DSPs) ) , processing blocks, application-specific integrated circuits (ASICs) , programmable logic devices (PLDs) , or other discrete gate or transistor logic or circuitry (any one or more of which may be generally referred to herein individually as a “processor” or collectively as “the processor” or “the processor circuitry” ) . Such processors may be individually or collectively configurable or configured to perform various functions or operations described herein. A group of processors collectively configurable or configured to perform a set of functions may include a first processor configurable or configured to perform a first function of the set and a second processor configurable or configured to perform a second function of the set. In some other examples, each of a group of processors may be configurable or configured to perform a same set of functions.

[0075] The processing system 240 and the processing system 245 may each include memory circuitry in the form of one or multiple memory devices, memory blocks, memory elements, or other discrete gate or transistor logic or circuitry, each of which may include or implement tangible storage media such as random-access memory (RAM) or read-only memory (ROM) , or combinations thereof (any one or more of which may be generally referred to herein individually as a “memory” or collectively as “the memory” or “the memory circuitry” ) . One or more of the memories may be coupled (for example, operatively coupled, communicatively coupled, electronically coupled, or electrically coupled) with one or more of the processors and may individually or collectively store processor-executable code or instructions (such as software) that, when executed by one or more of the processors, may configure one or more of the processors to perform various functions or operations described herein. Additionally or alternatively, in some examples, one or more of the processors may be configured to perform various functions or operations described herein without requiring configuration by software. “Software” shall be construed broadly to mean instructions, instruction sets, code, code segments, program code, programs, subprograms, software modules, applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executables, threads of execution, procedures, or functions, among other examples, whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or otherwise.

[0076] The processing system 240 and the processing system 245 may each include or be coupled with one or more modems (such as a cellular (for example, a 5G or 6G compliant) modem) . In some examples, one or more processors of the processing system 240 and / or the processing system 245 include or implement one or more of the modems. The processing system 240 and the processing system 245 may also include or be coupled with multiple radios (collectively “the radio” ) , multiple RF chains, or multiple transceivers, each of which may in turn be coupled with one or more of multiple antennas. In some examples, one or more processors of the processing system 240 and / or the processing system 245 include or implement one or more of the radios, RF chains, or transceivers. An RF chain may include one or more filters, mixers, oscillators, amplifiers, analog-to-digital converters (ADCs) , and / or other devices that convert between an analog signal (such as for transmission or reception via an air interface) and a digital signal (such as for processing by the processing system 240 of the UE 220 or by the processing system 245 of the network node 210) .

[0077] A network node 210 and a UE 220 may each include one or multiple antennas or antenna arrays. Typical network nodes 210 and UEs 220 may include multiple antennas, which may be organized or structured into one or more antenna panels, one or more antenna groups, one or more sets of antenna elements, or one or more antenna arrays, among other examples. As used herein, the term “antenna” can refer to one or more antennas, one or more antenna panels, one or more antenna groups, one or more sets of antenna elements, or one or more antenna arrays. The term “antenna panel” can refer to a group of antennas (such as antenna elements) arranged in an array or panel, which may facilitate beamforming by manipulating parameters associated with the group of antennas. The term “antenna module” may refer to circuitry including one or more antennas as well as one or more other components (such as filters, amplifiers, or processors) associated with integrating the antenna module into a wireless communication device such as the network node 210 and the UE 220.

[0078] A network node 210 may be, may include, or may also be referred to as an NR network node, a 5G network node, a 6G network node, a Node B, a gNB, an access point (AP) , a transmission reception point (TRP) , a network entity, a network element, a network equipment, and / or another type of device, component, or system included in a radio access network (RAN) . In various deployments, a network node 210 may be implemented as a single physical node (for example, a single physical structure) or may be implemented as two or more physical nodes (for example, two or more distinct physical structures) . For example, a network node 210 may be a device or system that implements a part of a radio protocol stack, a device or system that implements a full radio protocol stack (such as a full gNB protocol stack) , or a collection of devices or systems that collectively implement the full radio protocol stack. For example, and as shown, a network node 210 may be an aggregated network node having an aggregated architecture, meaning that the network node 210 may implement a full radio protocol stack that is physically and logically integrated within a single physical structure in the wireless communication network 200. For example, an aggregated network node 210 may consist of a single standalone base station or a single TRP that operates with a full radio protocol stack to enable or facilitate communication between a UE 220 and a core network of the wireless communication network 200.

[0079] Alternatively, and as also shown, a network node 210 may be a disaggregated network node (sometimes referred to as a disaggregated base station) , having a disaggregated architecture, meaning that the network node 210 may operate with a radio protocol stack that is physically distributed and / or logically distributed among two or more nodes in the same geographic location or in different geographic locations. An example disaggregated network node architecture is described in more detail below with reference to Fig. 2. In some deployments, disaggregated network nodes 210 may be used in an integrated access and backhaul (IAB) network, in an open radio access network (O-RAN) (such as a network configuration in compliance with the O-RAN Alliance) , or in a virtualized radio access network (vRAN) , also known as a cloud radio access network (C-RAN) , to facilitate scaling by separating network functionality into multiple units or modules that can be individually deployed.

[0080] The network nodes 210 of the wireless communication network 200 may include one or more CUs, one or more DUs, and one or more RUs. A CU may host one or more higher layers, such as a radio resource control (RRC) layer, a packet data convergence protocol (PDCP) layer, and a service data adaptation protocol (SDAP) layer, among other examples. A DU may host one or more of a radio link control (RLC) layer, a medium access control (MAC) layer, and / or one or more higher physical (PHY) layers depending, at least in part, on a functional split, such as a functional split defined by the 3GPP. In some examples, a DU also may host a lower PHY layer that is configured to perform functions, such as a fast Fourier transform (FFT) , an inverse FFT (IFFT) , beamforming, and / or physical random access channel (PRACH) extraction and filtering, among other examples. An RU may perform RF processing functions or lower PHY layer functions, such as an FFT, an IFFT, beamforming, or PRACH extraction and filtering, among other examples, according to a functional split, such as a lower layer split (LLS) . In such an architecture, each RU can be operated to handle over the air (OTA) communication with one or more UEs 220. In some examples, a single network node 210 may include a combination of one or more CUs, one or more DUs, and / or one or more RUs. In some examples, a CU, a DU, and / or an RU may be implemented as a virtual unit, such as a virtual central unit (VCU) , a virtual distributed unit (VDU) , or a virtual radio unit (VRU) , among other examples, which may be implemented as a virtual network function, such as in a cloud deployment.

[0081] Some network nodes 210 (for example, a base station, an RU, or a TRP) may provide communication coverage for a particular geographic area. The term “cell” can refer to a coverage area of a network node 210 or to a network node 210 itself, depending on the context in which the term is used. A network node 210 may support one or more cells (for example, each cell may support communication within an angular (for example, 60 degree) range around the network node) . In some examples, a network node 210 may provide communication coverage for a macro cell, a pico cell, a femto cell, or another type of cell. A macro cell may cover a relatively large geographic area (for example, several kilometers in radius) and may allow unrestricted access by UEs 220 with associated service subscriptions. A pico cell may cover a relatively small geographic area and may also allow unrestricted access by UEs 220 with associated service subscriptions. A femto cell may cover a relatively small geographic area (for example, a home) and may allow restricted access by UEs 220 having association with the femto cell (for example, UEs 220 in a closed subscriber group (CSG) ) . In some examples, a cell may not necessarily be stationary. For example, the geographic area of the cell may move according to the location of an associated mobile network node 210 (for example, a train, a satellite, an unmanned aerial vehicle, or an NTN network node) .

[0082] The wireless communication network 200 may be a heterogeneous network that includes network nodes 210 of different types, such as macro network nodes, pico network nodes, femto network nodes, relay network nodes, aggregated network nodes, and / or disaggregated network nodes, among other examples. Various different types of network nodes 210 may generally transmit at different power levels, serve different coverage areas (for example, a cell 230a and a cell 230b) , and / or have different impacts on interference in the wireless communication network 200 than other types of network nodes 210.

[0083] The UEs 220 may be physically dispersed throughout the coverage area of the wireless communication network 200, and each UE 220 may be stationary or mobile. A UE 220 may be, may include, or may also be referred to as an access terminal, a mobile station, or a subscriber unit. A UE 220 may be, include, or be coupled with a cellular phone (for example, a smart phone) , a personal digital assistant (PDA) , a wireless modem, a wireless communication device, a handheld device, a laptop computer, a cordless phone, a wireless local loop (WLL) station, a tablet, a camera, a netbook, a smartbook, an ultrabook, a medical device, a biometric device, a wearable device (for example, a smart watch, smart clothing, smart glasses, a smart wristband, smart jewelry) , a gaming device, an entertainment device (for example, a music device, a video device, or a satellite radio) , an XR device, a vehicular component or sensor, a smart meter or sensor, industrial manufacturing equipment, a Global Navigation Satellite System (GNSS) device (such as a Global Positioning System device or another type of positioning device) , a UE function of a network node, and / or any other suitable device or function that may communicate via a wireless medium.

[0084] Some UEs 220 may be classified according to different categories in association with different complexities and / or different capabilities. UEs 220 in a first category may facilitate massive IoT in the wireless communication network 200, and may offer low complexity and / or cost relative to UEs 220 in a second category. UEs 220 in a second category may include mission-critical IoT devices, legacy UEs, baseline UEs, high-tier UEs, advanced UEs, full-capability UEs, and / or premium UEs that are capable of URLLC, eMBB, and / or precise positioning in the wireless communication network 200, among other examples. A third category of UEs 220 may have mid-tier complexity and / or capability (for example, a capability between that of the UEs 220 of the first category and that of the UEs 220 of the second capability) . A UE 220 of the third category may be referred to as a reduced capability UE ( “RedCap UE” ) , a mid-tier UE, an NR-Light UE, and / or an NR-Lite UE, among other examples. RedCap UEs may bridge a gap between the capability and complexity of NB-IoT devices and / or eMTC UEs, and mission-critical IoT devices and / or premium UEs. RedCap UEs may include, for example, wearable devices, IoT devices, industrial sensors, or cameras that are associated with a limited bandwidth, power capacity, and / or transmission range, among other examples. RedCap UEs may support healthcare environments, building automation, electrical distribution, process automation, transport and logistics, or smart city deployments, among other examples.

[0085] In some examples, a network node 210 may be, may include, or may operate as an RU, a TRP, or a base station that communicates with one or more UEs 220 via a radio access link (which may be referred to as a “Uu” link) . The radio access link may include a downlink and an uplink. “Downlink” (or “DL” ) refers to a communication direction from a network node 210 to a UE 220, and “uplink” (or “UL” ) refers to a communication direction from a UE 220 to a network node 210. Downlink and uplink resources may include time domain resources (for example, frames, subframes, slots, and symbols) , frequency domain resources (for example, frequency bands, component carriers (CCs) , subcarriers, resource blocks, and resource elements) , and spatial domain resources (for example, particular transmit directions or beams) .

[0086] Frequency domain resources may be subdivided into bandwidth parts (BWPs) . A BWP may be a block of frequency domain resources (for example, a continuous set of resource blocks (RBs) within a full component carrier bandwidth) that may be configured at a UE-specific level. A UE 220 may be configured with both an uplink BWP and a downlink BWP (which may be the same or different) . Each BWP may be associated with its own numerology (indicating a sub-carrier spacing (SCS) and cyclic prefix (CP) ) . A BWP may be dynamically configured or activated (for example, by a network node 210 transmitting a downlink control information (DCI) configuration to the one or more UEs 220) and / or reconfigured (for example, in real-time or near-real-time) according to changing network conditions in the wireless communication network 200 and / or specific requirements of one or more UEs 220. An active BWP defines the operating bandwidth of the UE 220 within the operating bandwidth of the serving cell. The use of BWPs enables more efficient use of the available frequency domain resources in the wireless communication network 200 because fewer frequency domain resources may be allocated to a BWP for a UE 220 (which may reduce the quantity of frequency domain resources that a UE 220 is required to monitor and reduce UE power consumption by enabling the UE to monitor fewer frequency domain resources) , leaving more frequency domain resources to be spread across multiple UEs 220. Thus, BWPs may also assist in the implementation of lower-capability (for example, RedCap) UEs 220 by facilitating the configuration of smaller bandwidths for communication by such UEs 220 and / or by facilitating reduced UE power consumption.

[0087] As used herein, a downlink signal may be or include a reference signal, control information, or data. For example, downlink reference signals include a primary synchronization signal (PSS) , a secondary SS (SSS) , an SS block (SSB) (for example, that includes a PSS, an SSS, and a physical broadcast channel (PBCH) ) , a demodulation reference signal (DMRS) , a phase tracking reference signal (PTRS) , a tracking reference signal (TRS) , and a channel state information (CSI) reference signal (CSI-RS) , among other examples. A downlink signal carrying control information or data may be transmitted via a downlink channel. Downlink channels may include one or more control channels for transmitting control information and one or more data channels for transmitting data. Downlink reference signals may be transmitted in addition to, or multiplexed with, downlink control channel communications and / or downlink data channel communications. A downlink control channel may be specifically used to transmit DCI from a network node 210 to a UE 220. DCI generally contains the information the UE 220 needs to identify RBs in a subsequent subframe and how to decode them, including a modulation and coding scheme (MCS) or redundancy version parameters. Different DCI formats carry different information, such as scheduling information in the form of downlink or uplink grants, slot formal indicators (SFIs) , preemption indicators (PIs) , transmit power control (TPC) commands, hybrid automatic repeat request (HARQ) information, new data indicators (NDIs) , among other examples. A downlink data channel may be used to transmit downlink data (for example, user data associated with a UE 220) from a network node 210 to a UE 220. Downlink control channels may include physical downlink control channels (PDCCHs) , and downlink data channels may include physical downlink shared channels (PDSCHs) . Control information or data communications may be transmitted on a PDCCH and PDSCH, respectively. For example, a PDCCH can carry DCI, while a PDSCH can carry a MAC control element (MAC-CE) , an RRC message, or user data, among other examples. Each PDSCH may carry one or more transport blocks (TBs) of data.

[0088] As used herein, an uplink signal may include a reference signal, control information, or data. For example, uplink reference signals include a sounding reference signal (SRS) , a PTRS, and a DMRS, among other examples. An uplink signal carrying control information or data may be transmitted via an uplink channel. An uplink channel may include one or more control channels for transmitting control information and one or more data channels for transmitting data. Uplink reference signals may be transmitted in addition to, or multiplexed with, uplink control channel communications and / or uplink data channel communications. An uplink control channel may be specifically used to transmit uplink control information (UCI) from a UE 220 to a network node 210. An uplink data channel may be used to transmit uplink data (for example, user data associated with a UE 220) from a UE 220 to a network node 210. Uplink control channels may include physical uplink control channels (PUCCHs) , and uplink data channels may include physical uplink shared channels (PUSCHs) . Control information or data communications may be transmitted on a PUCCH and PUSCH, respectively. For example, a PUCCH can carry UCI, while a PUSCH can carry a MAC-CE, an RRC message, or user data, among other examples. UCI can include a scheduling request (SR) , HARQ feedback information (for example, a HARQ acknowledgement (ACK) indication or a HARQ negative acknowledgement (NACK) indication) , uplink power control information (for example, an uplink TPC parameter) , and / or CSI, among other examples. CSI can include a channel quality indicator (CQI) (indicative of downlink channel conditions to facilitate selection of transmission parameters, such as an MCS, by a network node 210) , a precoding matrix indicator (PMI) , a CSI-RS resource indicator (CRI) (for example, indicative of a beam used to transmit a CSI-RS) , an SS / PBCH resource block indicator (SSBRI) (for example, indicative of a beam used to transmit an SSB) , a layer indicator (LI) , a rank indicator (RI) , and / or measurement information (for example, a layer 1 (L1) -reference signal received power (RSRP) parameter, a received signal strength indicator (RSSI) parameter, a reference signal received quality (RSRQ) parameter, among other examples) which can be used for beam management, among other examples. Each PUSCH may carry one or more TBs of data.

[0089] The information (for example, data, control information, or reference signal information) transmitted by a network node 210 to a UE 220, or vice versa, may be represented as a sequence of binary bits that are mapped (for example, modulated) to an analog signal waveform (for example, a discrete Fourier transform (DFT) -spread-orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) (DFT-s-OFDM) waveform or a CP-OFDM waveform) that is transmitted by the network node 210 or UE 220 over a wireless communication channel. In some examples, the network node 210 or the UE 220 (for example, using the processing system 245 or the processing system 240, respectively) may select an MCS (for example, an order of quadrature amplitude modulation (QAM) , such as 64-QAM, 128-QAM, or 256-QAM, among other examples) for a downlink signal or an uplink signal. For example, the network node 210 may select an MCS for a downlink signal in accordance with UCI received from the UE 220. The network node 210 may transmit, to the UE 220, an indication of the selected MCS for the downlink signal, such as via DCI that schedules the downlink signal. As another example, the network node 210 may transmit, and the UE 220 may receive, an indication of an MCS to be applied for the one or more uplink signals, such as via DCI scheduling transmission of the one or more uplink signals.

[0090] The network node 210 or the UE 220 (such as by using the processing system 245 or the processing system 240, respectively, and / or one or more coupled modems) may perform signal processing on the information (such as filtering, amplification, modulation, digital-to-analog conversion, an IFFT operation, multiplexing, interleaving, mapping, and / or encoding, among other examples) to generate a processed signal in accordance with the selected MCS. In some examples, the network node 210 or the UE 220 (for example, using the processing system 245 or the processing system 240, respectively, and / or one or more coupled encoders or modems) may perform a channel coding operation or a forward error correction (FEC) operation to control errors in transmitted information. For example, the network node 210 or the UE 220 may perform an encoding operation to generate encoded information (such as by selectively introducing redundancy into the information, typically using an error correction code (ECC) , such as a polar code or a low-density parity-check (LDPC) code) . The network node 210 or the UE 220 (for example, using the processing system 245 and / or one or more modems) may further perform spatial processing (for example, precoding) on the encoded information to generate one or more processed or precoded signals for downlink or uplink transmission, respectively. In some examples, the network node 210 or the UE 220 may perform codebook-based precoding or non-codebook-based precoding. Codebook-based precoding may involve selecting a precoder (for example, a precoding matrix) using a codebook. For example, the network node 210 may provide precoding information indicating which precoder, defined by the codebook, is to be used by the UE 220. Non-codebook-based precoding may involve selecting or deriving a precoder based on, or otherwise associated with, one or more downlink or uplink signal measurements. The network node 210 or the UE 220 may transmit the processed downlink or uplink signals, respectively, via one or more antennas.

[0091] The network node 210 or the UE 220 may receive uplink signals or downlink signals, respectively, via one or more antennas. The network node 210 or the UE 220 (for example, using the processing system 245 or the processing system 240, respectively, and / or one or more coupled modems) may perform signal processing (for example, in accordance with the MCS) on the received uplink or downlink signals, respectively (such as filtering, amplification, demodulation, analog-to-digital conversion, an FFT operation, demultiplexing, deinterleaving, de-mapping, equalization, interference cancellation, and / or decoding, among other examples) , to map the received signal (s) to a sequence of binary bits (for example, received information) that estimates the information transmitted by the network node 210 or the UE 220 via the downlink or uplink signals. The network node 210 or the UE 220 (for example, using the processing system 245 or the processing system 240, respectively, and / or a coupled decoder or one or more modems) may decode the received information (such as by using an ECC, a decoding operation, and / or an FEC operation) to detect errors and / or correct bit errors in the received information to generate decoded information. The decoded information may estimate the information transmitted via the downlink or uplink signals.

[0092] In some examples, a UE 220 and a network node 210 may perform MIMO communication. “MIMO” generally refers to transmitting or receiving multiple signals (such as multiple layers or multiple data streams) simultaneously over the same time and frequency resources. MIMO techniques generally exploit multipath propagation. A network node 210 and / or UE 220 may communicate using massive MIMO, multi-user MIMO, or single-user MIMO, which may involve rapid switching between beams or cells. For example, the amplitudes and / or phases of signals transmitted via antenna elements and / or sub-elements may be modulated and shifted relative to each other (such as by manipulating a phase shift, a phase offset, and / or an amplitude) to generate one or more beams, which is referred to as beamforming. For example, the network node 210b may generate one or more beams 260a, and the UE 220b may generate one or more beams 260b. The term “beam” may refer to a directional transmission of a wireless signal toward a receiving device or otherwise in a desired direction, a directional reception of a wireless signal from a transmitting device or otherwise in a desired direction, a direction associated with a directional transmission or directional reception, a set of directional resources associated with a signal transmission or signal reception (for example, an angle of arrival, a horizontal direction, and / or a vertical direction) , a set of parameters that indicate one or more aspects of a directional signal, a direction associated with the signal, and / or a set of directional resources associated with the signal, among other examples.

[0093] MIMO may be implemented using various spatial processing or spatial multiplexing operations. In some examples, MIMO may include a massive MIMO technique which may be associated with an increased (for example, “massive” ) quantity of antennas at the network node 210 and / or at the UE 220, such as in a network implementing mmWave technology. Massive MIMO may improve communication reliability by enabling a network node 210 and / or a UE 220 to communicate the same data across different propagation (or spatial) paths. In some examples, MIMO may support simultaneous transmission to multiple receivers, referred to as multi-user MIMO (MU-MIMO) . Some RATs may employ MIMO techniques, such as multi-TRP (mTRP) operation (including redundant transmission or reception on multiple TRPs) , reciprocity in the time domain or the frequency domain, single-frequency-network (SFN) transmission, or non-coherent joint transmission (NC-JT) .

[0094] To support MIMO techniques, the network node 210 and the UE 220 may perform one or more beam management operations, such as an initial beam acquisition operation, one or more beam refinement operations, and / or a beam recovery operation. For example, an initial beam acquisition operation may involve the network node 210 transmitting signals (for example, SSBs, CSI-RSs, or other signals) via respective beams (for example, of the beams 260a of the network node 210) and the UE 220 receiving and measuring the signal (s) via respective beams of multiple beams (for example, from the beams 260b of the UE 220) to identify a best beam (or beam pair) for communication between the UE 220 and the network node 210. For example, the UE 220 may transmit an indication (for example, in a message associated with a random access channel (RACH) operation) of a (best) identified beam of the network node 210 (for example, by indicating an SSBRI or other identifier associated with the beam) . A beam refinement operation may involve a first device (for example, the UE 220 or the network node 210) transmitting signal (s) via a subset of beams (for example, identified based on, or otherwise associated with, measurements reported as part of one or more other beam management operations) . A second device (for example, the network node 210 or the UE 220) may receive the signal (s) via a single beam (for example, to identify the best beam for communication from the subset of beams) . The beam (s) may be identified via one or more spatial parameters, such as a transmission configuration indicator (TCI) state and / or a quasi co-location (QCL) parameter, among other examples. The network node 210 and the UE 220 may increase reliability and / or achieve efficiencies in throughput, signal strength, and / or other signal properties for massive MIMO operations by performing the beam management operations.

[0095] Some aspects and techniques as described herein may be implemented, at least in part, using an artificial intelligence (AI) program (for example, referred to herein as an “AI / ML model” ) , such as a program that includes a machine learning (ML) model and / or an artificial neural network (ANN) model. The AI / ML model may be deployed at one or more devices 265 (for example, one or more network nodes 210, one or more UEs 220, and / or one or more servers, and / or one or more components of a cloud computing network, among other examples) . For example, in an deployment where AI / ML functionality is performed independently at a device 265, sometimes referred to as “overlay AI / ML” , the AI / ML model (or an instance or portion of the AI / ML model) may be deployed at a UE 220 (for example, at the processing system 240) , a network node 210 (for example, at the processing system 245) , one or more servers, and / or one or more components of a cloud computing network, among other examples. Additionally or alternatively, in a deployment where AI / ML functionality is coordinated between different devices 265, sometimes referred to as “coordinated AI / ML” , or performed at all device and network layers, sometimes referred to as “native AI / ML” , the AI / ML model (or an instance of the AI / ML model) may be deployed at multiple devices 265 (for example, a first portion of the AI / ML model may be deployed at a UE 220 and a second portion of the AI / ML model may be deployed at a network node 210) . In other examples of coordinated AI / ML and / or native AI / ML, a first AI / ML model may be deployed at a UE 220 and a second AI / ML model may be deployed at a network node 210. The AI / ML model (s) may be configured to enhance various aspects of the wireless communication network 200 (for example, to increase privacy, reliability, and / or efficient use of network bandwidth, and / or to reduce latency, among other examples) . For example, the AI / ML model (s) may be trained to identify patterns or relationships in data corresponding to the wireless communication network 200, a device, and / or an air interface, among other examples. The AI / ML model (s) may support operational decisions relating to one or more aspects associated with wireless communications devices, networks, or services.

[0096] Accordingly, in some examples, the AI / ML model (s) may enable AI-as-a-Service (for example, an end-to-end AI / ML service via a user plane) for use cases such as a self-organizing network (SON) , minimization of drive test (MDT) , quality of experience (QoE) , positioning, sensing, predictive mobility, and / or traffic prediction, among other examples. In some examples, AI-as-a-Service use cases may include measurement collection reporting by a UE 220, device selection criteria (for example, according to a geographical area where measurements are to be collected and / or UE capabilities to be used to collected measurements) , and / or reporting configurations (for example, reporting parameters such as location, time, and / or sensor information, among other examples) . Additionally or alternatively, the AI / ML model (s) may enable AI / ML procedures (for example, RAN-triggered service establishment, configuration, inferencing using UE-side and / or network-side models, performance monitoring and / or management, and / or capability signaling, among other examples) . Additionally or alternatively, the AI / ML model (s) may enable RAN-based AI / ML services via one or more application program interfaces (APIs) and / or management interfaces for use cases such as beam management, radio resource monitoring (RRM) relaxation, mobility prediction, load prediction, network energy savings, and / or coverage and capacity improvements, among other examples) .

[0097] In some aspects, a network entity (e.g., the UE 220) may include a communication manager 250. As described in more detail elsewhere herein, the communication manager 250 may obtain first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components; perform a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients; and transmit the second channel state information. Additionally, or alternatively, the communication manager 250 may perform one or more other operations described herein.

[0098] In some aspects, a network entity (e.g., the network node 210) may include a communication manager 255. As described in more detail elsewhere herein, the communication manager 255 may receive first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components; and perform a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients. Additionally, or alternatively, the communication manager 255 may perform one or more other operations described herein.

[0099] Fig. 3 is a diagram illustrating an example disaggregated network node architecture 300, in accordance with the present disclosure. One or more components of the example disaggregated network node architecture 300 may be, may include, or may be included in one or more network nodes (such one or more network nodes 210) . The disaggregated network node architecture 300 may include a CU 310 that can communicate directly with a core network 320 via a backhaul link, or that can communicate indirectly with the core network 320 via one or more disaggregated control units, such as a non-real-time (Non-RT) RAN intelligent controller (RIC) 350 associated with a Service Management and Orchestration (SMO) Framework 360 and / or a near-real-time (Near-RT) RIC 370 (for example, via an E2 link) . The CU 310 may communicate with one or more DUs 330 via respective midhaul links, such as via F1 interfaces. Each of the DUs 330 may communicate with one or more RUs 340 via respective fronthaul links. Each of the RUs 340 may communicate with one or more UEs 220 via respective RF access links. In some deployments, a UE 220 may be simultaneously served by multiple RUs 340.

[0100] Each of the components of the disaggregated network node architecture 300, including the CUs 310, the DUs 330, the RUs 340, the Near-RT RICs 370, the Non-RT RICs 350, and the SMO Framework 360, may include one or more interfaces or may be coupled with one or more interfaces for receiving or transmitting signals, such as data or information, via a wired or wireless transmission medium.

[0101] In some aspects, the CU 310 may be logically split into one or more CU user plane (CU-UP) units and one or more CU control plane (CU-CP) units. A CU-UP unit may communicate bidirectionally with a CU-CP unit via an interface, such as the E1 interface when implemented in an O-RAN configuration. The CU 310 may be deployed to communicate with one or more DUs 330, as necessary, for network control and signaling. Each DU 330 may correspond to a logical unit that includes one or more base station functions to control the operation of one or more RUs 340. For example, a DU 330 may host various layers, such as an RLC layer, a MAC layer, or one or more PHY layers, such as one or more high PHY layers or one or more low PHY layers. Each layer (which also may be referred to as a module) may be implemented with an interface for communicating signals with other layers (and modules) hosted by the DU 330, or for communicating signals with the control functions hosted by the CU 310. Each RU 340 may implement lower layer functionality. In some aspects, real-time and non-real-time aspects of control and user plane communication with the RU (s) 340 may be controlled by the corresponding DU 330.

[0102] The SMO Framework 360 may support RAN deployment and provisioning of non-virtualized and virtualized network elements. For non-virtualized network elements, the SMO Framework 360 may support the deployment of dedicated physical resources for RAN coverage requirements, which may be managed via an operations and maintenance interface, such as an O1 interface. For virtualized network elements, the SMO Framework 360 may interact with a cloud computing platform (such as an open cloud (O-Cloud) platform 390) to perform network element life cycle management (such as to instantiate virtualized network elements) via a cloud computing platform interface, such as an O2 interface. A virtualized network element may include, but is not limited to, a CU 310, a DU 330, an RU 340, a non-RT RIC 350, and / or a Near-RT RIC 370. In some aspects, the SMO Framework 360 may communicate with a hardware aspect of a 4G RAN, a 5G NR RAN, and / or a 6G RAN, such as an open eNB (O-eNB) 380, via an O1 interface. Additionally or alternatively, the SMO Framework 360 may communicate directly with each of one or more RUs 340 via a respective O1 interface. In some deployments, this configuration can enable each DU 330 and the CU 310 to be implemented in a cloud-based RAN architecture, such as a vRAN architecture.

[0103] The Non-RT RIC 350 may include or may implement a logical function that enables non-real-time control and optimization of RAN elements and resources, AI / ML workflows including model training and updates, and / or policy-based guidance of applications and / or features in the Near-RT RIC 370. The Non-RT RIC 350 may be coupled to or may communicate with (such as via an A1 interface) the Near-RT RIC 370. The Near-RT RIC 370 may include or may implement a logical function that enables near-real-time control and optimization of RAN elements and resources via data collection and actions via an interface (such as via an E2 interface) connecting one or more CUs 310, one or more DUs 330, and / or an O-eNB 380 with the Near-RT RIC 370.

[0104] In some aspects, to generate AI / ML models to be deployed in the Near-RT RIC 370, the Non-RT RIC 350 may receive parameters or external enrichment information from external servers. Such information may be utilized by the Near-RT RIC 370 and may be received at the SMO Framework 360 or the Non-RT RIC 350 from non-network data sources or from network functions. In some examples, the Non-RT RIC 350 or the Near-RT RIC 370 may tune RAN behavior or performance. For example, the Non-RT RIC 350 may monitor long-term trends and patterns for performance and may employ AI / ML models to perform corrective actions via the SMO Framework 360 (such as reconfiguration via an O1 interface) or via creation of RAN management policies (such as A1 interface policies) .

[0105] The network entity 102, the processing system 110 of the network entity 102, the network entity 106, the processing system 112 of the network entity 106, the network node 210, the processing system 245 of the network node 210, the UE 220, the processing system 240 of the UE 220, the CU 310, the DU 330, the RU 340, or any other component (s) of Figs. 1-3 may implement one or more techniques or perform one or more operations associated with multi-level quantization for CSI, as described in more detail elsewhere herein. For example, the processing system 110 of the network entity 102, the processing system 112 of the network entity 106, the processing system 245 of the network node 210, the processing system 240 of the UE 220, the CU 310, the DU 330, or the RU 340 may perform or direct operations of, for example, process 900 of Fig. 9, process 1000 of Fig. 10, or other processes as described herein (alone or in conjunction with one or more other processors) . Memory of the network node 210 may store data and program code (or instructions) for the network node 210, the CU 310, the DU 330, or the RU 340. In some examples, the memory of the network node 210 may store data relating to a UE 220, such as RRC state information or a UE context. Memory of a UE 220 may store data and program code (or instructions) for the UE 220, such as context information. In some examples, the memory of the UE 220 or the memory of the network node 210 may include a non-transitory computer-readable medium storing a set of instructions for wireless communication. For example, the set of instructions, when executed by one or more processors (for example, of the processing system 110, the processing system 112, the processing system 245, or the processing system 240) of the network entity 102, the network entity 106, the network node 210, the UE 220, the CU 310, the DU 330, or the RU 340, may cause the one or more processors to perform process 900 of Fig. 9, process 1000 of Fig. 10, or other processes as described herein. In some examples, executing instructions may include running the instructions, converting the instructions, compiling the instructions, and / or interpreting the instructions, among other examples.

[0106] In some aspects, a network entity includes means for obtaining first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components; means for performing a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients; and / or means for transmitting the second channel state information. In some aspects, the means for the first network entity to perform operations described herein may include, for example, one or more of communication manager 250, processing system 240, processing system 110, communication manager 114, communication interface 116, processing system 112, communication manager 118, communication interface 120, a radio, one or more RF chains, one or more transceivers, one or more antennas, one or more modems, a reception component (for example, reception component 1102 depicted and described in connection with Fig. 11) and / or a transmission component (for example, transmission component 1104 depicted and described in connection with Fig. 11) , among other examples.

[0107] In some aspects, a network entity includes means for receiving first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components; and / or means for performing a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients. In some aspects, the means for the first network entity to perform operations described herein may include, for example, one or more of communication manager 255, processing system 245, processing system 110, communication manager 114, communication interface 116, processing system 112, communication manager 118, communication interface 120, a radio, one or more RF chains, one or more transceivers, one or more antennas, one or more modems, a reception component (for example, reception component 1202 depicted and described in connection with Fig. 12) , and / or a transmission component (for example, transmission component 1204 depicted and described in connection with Fig. 12) , among other examples.

[0108] Fig. 4 is a diagram of an example 400 associated with quantization for CSI, in accordance with the present disclosure. The example 400 may be associated with quantization of NZCs for a coefficient matrix, referred to herein as a W2 matrix. The example 400 may be associated with quantization of NZCs for an enhanced Type-II (eType-II) CSI codebook.

[0109] A UE may determine CSI feedback associated with a channel between the UE and a network node. For example, one feature of wireless communication systems is the use of MIMO transmission schemes to achieve high system throughput compared to previous generations of mobile systems. MIMO transmission generally requires the availability of accurate CSI used at a network node for a signal precoding using a precoding matrix of the data and control information. A comprehensive framework for CSI reporting may be defined, such as by a wireless communication standard such as the 3GPP. The CSI is acquired in a first step at the UE based on received CSI-RS signals transmitted by a network node. In a second step, the UE may determine a precoding matrix (for example, based on an estimated channel matrix) from a predefined set of matrices referred to as a “codebook. ” The selected precoding matrix is reported by the UE (for example, in a CSI report) in a third step in the form of a PMI and RI, among other examples.

[0110] The CSI feedback may be included in a CSI report transmitted by the UE to the network node. The CSI feedback may support a plurality of antenna configurations. The CSI feedback may be based at least in part on a dual stage codebook when the UE is configured with four or more antenna ports. One example of the dual stage codebook may be a PMI codebook. A PMI codebook may be associated with a precoder structure, which may be defined by a matrix W=W1W2. In other words, the precoder structure (W) may be a product of matrices W1 and W2, where the matrix W1 may represent long-term or wideband properties of the channel, and the matrix W2 may represent short-term or sub-band (for example, a sub-band including a set of resource blocks) properties of the channel. The matrix W1 may be defined according to where B may correspond to L oversampled two-dimensional discrete Fourier transform (DFT) beams, where L is a positive integer.

[0111] A CSI feedback timeline may involve a UE selecting a set of beams given the precoding structure of the PMI codebook. A search complexity of W1 and W2 for the beam selection may increase depending on a quantity of antenna ports and layers, and may result in increased power consumption at the UE. Further, an increased search complexity may delay a reporting time of the CSI feedback (for example, the network node may wait an increased period of time to receive the CSI feedback from the UE) .

[0112] For example, the search complexity of a W1 computation performed at the UE may be an O1, O2, N1, N2 beam search, where O1 and O2 indicate DFT oversampling values, and N1 and N2 are based at least in part on a quantity of antennas in a horizontal dimension and a vertical dimension. In the case of 32 antenna ports, the O1, O2, N1, N2 beam search may correspond to a 256 beam search, where O1 and O2 are each equal to four.

[0113] The DFT vectors in the codebook are grouped into (q1, q2) , 0 ≤ q1 ≤ O1 -1, 0 ≤q2 ≤ O2 -1 subgroups, where each subgroup contains N1 N2 DFT vectors, and the parameters q1 and q2 are denoted as the rotation oversampling factors. The second component, which may be referred to as a second stage precoder or coefficient matrix, W2, is used to combine the selected beam vectors. Assuming a rank, R, transmission and a dual-polarized antenna array at the gNB with configuration (N1, N2, 2) , the precoder for the s-th subband and r-th transmission layer is given by:  where the precoding matrix Wr (s) may have 2N1 N2 rows corresponding to the quantity of antenna ports, and S columns for the reporting subbands or physical resource blocks (PRBs) . The matrix W1 may be the wideband first-stage precoder containing 2U spatial beams for both polarizations, which may be identical for all S subbands, FA may be a diagonal matrix containing 2U wideband amplitudes associated with the 2U spatial beams, and may be a second-stage precoder containing 2U subband (subband amplitude and phase) complex frequency-domain combining coefficients associated with the 2U spatial beams for the s-th subband. The second stage precoder W2 is calculated on a subband basis such that the quantity of columns of depends on a quantity of configured subbands. A subband may refer to a group of adjacent PRBs.

[0114] One drawback of the Type-II CSI feedback described above is a large feedback overhead for reporting the coefficients on a subband basis. The feedback overhead may increase (for example, approximately linearly) with the quantity of subbands. As a result, an overhead associated with CSI report may become large for large quantities of subbands. Therefore, an eType-II codebook has been defined (for example, by the 3GPP) to overcome the large feedback overhead associated with previous Type-II CSI feedback.

[0115] The eType-II precoding matrix may be a three-stage precoder that relies on a three-stage codebook (for example, three components) ,  The matrix W1, may be similar to the matrix W1 described above and may be independent of the layer (r) . The matrix W1 may contain a quantity of spatial domain (SD) basis vectors selected from a spatial codebook. The matrix may be layer-dependent and may be used to select a quantity of frequency domain (or delay domain) basis vectors from a DFT-based matrix (which may be referred to as a delay codebook) . The matrix may be layer-dependent and may contain a quantity of coefficients that are used to combine the selected SD basis vectors and frequency domain basis vectors from the spatial and delay codebooks, respectively. The coefficients of the matrix may be referred to as combining coefficients and / or channel coefficients, among other examples. The matrix W1 may contain Nt rows, where Nt is a quantity of spatial domain basis candidates or antenna ports, and 2L columns, where L is a quantity of selected spatial domain basis vectors for both polarizations. The matrix Wf may have N3 columns and M rows, where N3 is a quantity of configured orthogonal DFT basis vectors or frequency domain candidates and M is a quantity of selected frequency domain basis vectors. A value of N3 may be based at least in part on a quantity of CQI subbands and a quantity of PMI subbands, which may be RRC configured values. A value of M may be based on RRC configured parameters, such as RRC CSI codebook parameter Pv. For example, a value of M may be where R is a PMI subband size indicator (for example, which may be RRC configured) . The matrix W2 may have 2L rows and M columns, where M is a quantity of selected frequency domain basis vectors.

[0116] The matrix W2 may be a linear combination coefficient matrix that includes 2L·M coefficients for linearly combining the selected M frequency domain basis vectors for the selected 2L spatial domain basis vectors. A UE may report (for example, in the CSI report) non-zero coefficients from the matrix W2. For example, for a layer l, only a subset of coefficients are non-zero and reported. The remaining coefficients are not reported by the UE (for example, in the CSI report) and are considered zero. In some examples,  where K0 is a maximum quantity of non-zero coefficients for each layer, represented by where β is an RRC configured parameter. The selected non-zero coefficients for each layer, l, may be indicated via a bitmap (for example, having a size 2LM) . For example, a value of “1” in the bitmap may indicate that a coefficient corresponding to the bit is non-zero, selected and reported by the UE. A value of “0” in the bitmap may indicate that the coefficient corresponding to the bit is zero, and hence not reported by the UE. The bitmap may be included in the CSI report. For example, the bitmap may be included in a Part 2 of the CSI report, which may also be referred to as a UCI Part 2.

[0117] In some examples, explicit channel feedback may be performed in the frequency domain by the UE reporting channel coefficients for each frequency component (e.g., for each tone) . In some other examples, explicit channel feedback may be performed in the delay domain by the UE reporting an estimated channel for each delay component (e.g., each delay tap) and for each transmit-receive antenna pair. In some examples, explicit channel feedback may include digital CSI feedback or analog CSI feedback. Analog CSI feedback may include floating-point complex numbers of respective NZCs being included in CSI (e.g., without quantization or channel coding) . Digital CSI feedback may include the UE quantizing NZCs to reduce the quantity of bits used to report the NZCs. The UE may perform channel coding and modulation for the quantized NZCs. In some examples, the UE may perform joint spatial compression (e.g., beam pruning) and / or frequency domain compression (e.g., delay tap pruning) to reduce a size of the CSI (e.g., to reduce feedback overhead) . For example, by exploiting correlation in spatial and frequency domains, large dimension spatial and frequency domain channel matrices can be transformed into smaller dimensions of beam and delay domains for channel feedback. In such examples, the UE may indicate locations of the NZCs (e.g., a beam index and / or a delay tap index) when transmitting the CSI.

[0118] The example 400 depicts quantization for the NZCs reported for the matrix W2for a given layer l (e.g., for digital CSI feedback) . For example, NZCs 410 may be included in CSI transmitted by the UE. The UE may quantize the NZCs 410 prior to transmitting the NZCs 410. The NZCs 410 may be represented in a 2L by M matrix (e.g., a matrix having 2L rows and M columns) . The UE may determine an NZC 420, from the NZCs 410, having a strongest coefficient. “Strongest” coefficient may refer to an NZC having a largest absolute value among the NZCs 410. The UE may report an index of the NZC 420 in the reported CSI. The NZC 420 may not be reported because the NZC 420 may have a value of 1 (e.g., other NZCs may be normalized based on a value of the NZC 420) .

[0119] As shown in Fig. 4, some NZCs 410 may be associated with different polarizations. “Polarization” refers to the orientation of the electric field vector of an electromagnetic wave, which may impact how an antenna receives or transmits a signal. For example, an antenna may be configured to transmit and receive signals in one or more polarizations. “Stronger” or “weaker” polarization may refer to how aligned or misaligned the polarization of a signal is with respect to an antenna. As shown in Fig. 4, the NZC 410 may have a stronger polarization. For NZCs associated with weaker polarization, the UE may transmit a reference power 430 (shown in Fig. 4 as Pref) . The UE may quantize the reference power 430 using a given quantization level (e.g., a given quantity of bits) , such as a four-bit quantization level. For example, the UE may quantize the reference power 430 starting from 0 decibels (dB) with a -0.75 dB step size.

[0120] For each NZC 410, the UE may transmit a differential amplitude 440, shown in Fig. 4 as P. A differential amplitude 440 for a given NZC may indicate a difference between the amplitude of the NZC 420 and the amplitude of the given NZC. The UE may quantize the differential amplitudes 440 using a given quantization level (e.g., a given quantity of bits) , such as a three-bit quantization level. In some examples, the UE may quantize the differential amplitudes 440 starting from 0 dB and using a 1.5 dB step size. For each NZC 410, the UE may transmit a phase 450, shown in Fig. 4 as Φ. The UE may quantize the phases 450 using phase modulation, such as phase shift keying (PSK) . For example, the UE may quantize the phases 450 using a 16-PSK alphabet (e.g., using four bits to indicate each phase 450) .

[0121] For CSI reporting for the delay domain, the UE may transmit an estimated channel for each delay component (e.g., each delay tap) and for each transmit-receive antenna pair. Different delay components may be associated with different power levels (e.g., the averaged channel gain of the delay component measured by the UE may vary from one delay component to the other) . In some examples, the power variance between different delay components may be large, such as 20 dB or larger. In some examples, the quantization range to indicate the differential amplitudes 440 may be less than the power variance between different delay components. For example, assuming a 3-bit quantization level and a 1.5 dB step size, the quantization range to indicate the differential amplitudes 440 may be 10.5 dB. In such examples, NZCs with power levels (e.g., amplitudes) that are outside of the quantization range (e.g., with reference to a largest power level among all NZCs) may not be reported by the UE. For example, if the quantization range is 10.5 dB, then NZCs that are more than 10.5 dB less than the largest power level among all NZCs may not be reported by the UE. As a result, the UE may not be able to report acquired CSI to a network node, reducing the effectiveness of network performance that is based on the CSI reported by the UE.

[0122] In some examples, to increase the quantization range, a quantization level for quantizing the differential amplitudes 440 may be increased (e.g., from a 3-bit quantization level to a 4-bit quantization level) . However, increasing the quantization level for quantizing all of the differential amplitudes 440 for all NZCs will significantly increase the signaling overhead for CSI. For example, because this increase in quantization level is applicable to each NZC (e.g., other than the NZC 420) , this results in the UE transmitting an additional one or more bits for each NZC. In some examples, this may result in an increase in the size of reported CSI by several hundred bits or more. For example, assuming that CSI is reported for K delay components (e.g., K delay taps) and an antenna configuration of T transmit antennas and R receive antenna, (T×R) ×K complex NZCs may be quantized and reported by the UE. As an example, K may be 10, T may be 8, and R may be 4, resulting in the UE quantizing and reporting 320 complex NZCs. In such examples, increasing the quantization level for quantizing the differential amplitudes 440 would increase the size of transmitted CSI by 320 bits.

[0123] As indicated above, Fig. 4 is provided as an example. Other examples may differ from what is described with respect to Fig. 4.

[0124] Fig. 5 is a diagram of an example 500 associated with multi-level quantization for CSI, in accordance with the present disclosure. As shown in Fig. 5, a first network entity 505 (e.g., the network entity 102, the network entity 104, the network entity 106, a network node 210, or a UE 220) may communicate with a second network entity 510 (e.g., the network entity 102, the network entity 104, the network entity 106, a network node 210, or a UE 220) . In some aspects, the first network entity 505 and the second network entity 510 may be part of a wireless network (e.g., the environment 100, or the wireless communication network 200) . The second network entity 510 and the first network entity 505 may have established a wireless connection prior to operations shown in Fig. 5.

[0125] In some examples described herein, CSI (e.g., NZCs included in CSI) is used an example of information being quantized by the second network entity 510 (or dequantized by the first network entity 505) . The quantization (and dequantization) operation described herein may be similarly applicable to other types of information, such as measurement information, location information, MCS information, power level information, beamforming information, and / or quality of service (QoS) information, among other examples.

[0126] As used herein, a network entity (e.g., the first network entity 505 or the second network entity 510) “outputting, ” “sending, ” or “transmitting” a communication to another network entity may refer to a direct transmission (for example, from the network entity to the other network entity) or an indirect transmission via one or more other network nodes, entities, or devices. For example, if the network entity is a DU, an indirect transmission to the other network entity may include the DU outputting or transmitting a communication to an RU and the RU transmitting the communication to the other network entity, or may include causing the RU to transmit the communication (e.g., triggering transmission of a physical layer reference signal) . Similarly, the network entity “receiving” or “obtaining” a communication may refer to receiving a transmission carrying the communication directly (for example, from another network entity) or receiving the communication (or information derived from reception of the communication) via one or more other network nodes, entities, or devices.

[0127] In some aspects, as shown by reference number 515, the second network entity 510 may transmit capability information. The capability information may be included in a capability report. The second network entity 510 may transmit the capability information via an uplink communication, a sidelink communication, a unicast communication, a broadcast communication, a UE assistance information (UAI) communication, an uplink control information (UCI) communication, a sidelink control information (SCI) communication, a MAC control element (MAC-CE) communication, an RRC communication, a physical uplink control channel (PUCCH) , a physical uplink shared channel (PUSCH) , a physical sidelink control channel (PSCCH) , and / or a physical sidelink shared channel (PSSCH) , among other examples. The capability information may indicate one or more parameters associated with respective capabilities of the second network entity 510. The one or more parameters may be indicated via respective information elements (IEs) included in a capability report.

[0128] The capability information may indicate whether the second network entity 510 supports a feature and / or one or more parameters related to the feature. For example, the capability information may indicate a capability and / or parameter for multi-level quantization (e.g., for CSI) . For example, the capability information may indicate a capability and / or parameter for the quantization operation described herein. As another example, the capability information may indicate a capability and / or parameter for performing a quantization operation using multiple sets of information (e.g., multiple sets of coefficients, such as NZCs) that are associated with respective delay components (e.g., delay taps) . One or more operations described herein may be based on capability information. For example, the second network entity 510 may perform a communication in accordance with the capability information, or may receive configuration information that is in accordance with the capability information.

[0129] In some aspects, the capability information may indicate support for performing an operation to reduce a PAPR of information prior to quantizing the information. For example, the capability information may indicate that the second network entity 510 supports reducing the PAPR of NZCs prior to quantizing the NZCs. In some aspects, the capability information may indicate that the second network entity 510 supports performing a normalization operation for respective sets of information prior to quantizing the respective sets of information. In some aspects, the capability information may indicate support for transmitting an indication of normalization factors (e.g., used as part of the normalization operation) for respective sets of information being quantized. The normalization factors may also be referred to as scaling factors. In some aspects, the capability information may indicate that the second network entity 510 supports performing a compression operation for the respective sets of information (e.g., for normalized sets of information) prior to quantizing the respective sets of information.

[0130] As shown by reference number 520, the first network entity 505 may transmit, and the second network entity 510 may receive, configuration information. In some aspects, the second network entity 510 may receive the configuration information via one or more of system information signaling (e.g., a master information block (MIB) and / or a system information block (SIB) , among other examples) , RRC signaling, MAC signaling (e.g., one or more MAC-CEs) , and / or physical layer signaling (e.g., DCI) , among other examples.

[0131] In some aspects, the configuration information may indicate one or more candidate configurations and / or communication parameters. In some aspects, the one or more candidate configurations and / or communication parameters may be selected, activated, and / or deactivated by a subsequent indication. For example, the subsequent indication may select a candidate configuration and / or communication parameter from the one or more candidate configurations and / or communication parameters. In some aspects, the subsequent indication may include a dynamic indication, such as one or more MAC-CEs and / or one or more DCI messages, among other examples.

[0132] In some aspects, the configuration information may include an indication of a selection of one or more configuration parameters (e.g., a selection of the one or more configuration parameters already known to the second network entity 510 and / or previously indicated by the network node or other network device) , and / or explicit configuration information for the second network entity 510 to use to configure the second network entity 510, among other examples.

[0133] In some examples, the configuration information may not be expressly signaled to the second network entity 510. For example, in some aspects, the configuration information may at least partially be defined by a wireless communication standard, such as the 3GPP. In such examples, the first network entity 505 may not explicitly indicate such configuration information to the second network entity 510. For example, the second network entity 510 may optionally obtain at least a portion of the configuration information from a configuration stored by the second network entity 510 (e.g., an original equipment manufacturer (OEM) configuration) . In some aspects, the configuration information may include a parameter or index that is indicative of information defined, or otherwise fixed, by a wireless communication standard, such as the 3GPP (e.g., rather than explicitly indicating the information) .

[0134] In some aspects, the configuration information may indicate that the second network entity 510 is to perform multi-level quantization for CSI. For example, the configuration information may indicate that the second network entity 510 is to group coefficients (e.g., NZCs) by delay components of a wireless communication channel to form multiple sets of NZCs. The multiple sets of NZCs may be referred to as blocks of NZCs or groups of NZCs. Each set of NZCs may include one or more NZCs. Each set of NZCs may be associated with a given delay component.

[0135] The configuration information may indicate that the second network entity 510 is to transmit an indication of normalization factors used in association with the quantization operation described herein. In some aspects, the configuration information may indicate a compression parameter (e.g., a μ parameter for μ-law compression) to be used by the second network entity 510 in association with the quantization operation described herein.

[0136] The second network entity 510 may configure itself based at least in part on the configuration information. In some aspects, the second network entity 510 may be configured to perform one or more operations (e.g., the quantization operation, normalization operation, and / or compression operation) described herein based at least in part on the configuration information.

[0137] As shown by reference number 525, the second network entity 510 may obtain CSI. For example, the second network entity 510 may perform one or more measurements of a wireless communication channel to obtain the CSI. For example, the second network entity 510 may obtain measurement information that is indicative of the CSI. The CSI may be associated with multiple delay components of the wireless communication channel. For example, the CSI may be associated with multiple delay components (e.g., delay taps) , indicative of CSI obtained at different time instances (e.g., delays) by the second network entity 510.

[0138] The CSI may include one or more coefficients. “Coefficient” may refer to an NZC of a coefficient matrix associated with the CSI. For example, the one or more coefficients may be NZCs, such as NZCs of a matrix for eType-II CSI (e.g., described in more detail in connection with Fig. 4) , where r is a layer indicator. For example, the CSI may include complex symbols of NZCs. A complex symbol for an NZC may include a real part and an imaginary part of the NZC. In some aspects, , an NZC may include an amplitude (e.g., indicative of a power level for the NZC) and a phase (e.g., indicative of a spatial direction or beamforming information for the NZC) .

[0139] In some aspects, as shown by reference number 530, the second network entity 510 may apply PAPR processing for the coefficients. For example, the second network entity 510 may perform an operation to reduce the PAPR of the coefficients. The PAPR of the coefficients may be a difference between a largest amplitude of the coefficients and an average amplitude of the coefficients. Reducing the PAPR of the coefficients may enable the second network entity 510 to indicate a larger quantity of coefficients within a given quantization range, thereby increasing the amount of CSI that can be provided to the first network entity 505 without increasing the quantization range or quantization level used to quantize the CSI. For example, the second network entity 510 may perform low PAPR processing (e.g., processing to reduce the PAPR) to NZCs before quantization to reduce the power variation range of the quantized signals when both strong and weak NZCs are included in the CSI. The operation to reduce the PAPR may be a linear operation. A linear operation is an operation that preserves vector space operations for information. For example, the linear operation may enable the first network entity 505 to obtain the information (e.g., the complex symbols of the coefficients) by performing an opposite or inverse operation to the operation to reduce the PAPR of the coefficients. An example of the operation to reduce the PAPR of the coefficients is depicted and described in connection with Fig. 6.

[0140] In some aspects, the operation to reduce the PAPR may be a phase scrambling operation. The second network entity 510 may perform the phase scrambling operation using frequency domain versions of the coefficients. For example, the coefficients included in the CSI may be in the time domain. The second network entity 510 may perform an operation (e.g., a DFT transform operation) to obtain the frequency domain versions of respective coefficients. The second network entity 510 may perform the phase scrambling operation using the frequency domain versions of respective coefficients. The phase scrambling operation may include the second network entity 510 applying modified phases of respective frequency domain versions of the coefficients. For example, the second network entity 510 may apply a random phase shift to the respective frequency domain versions of the coefficients. By modifying the phases, the second network entity 510 may reduce the likelihood of large high-power peaks in the coefficients, and / or modifying the phases may result in a more uniformly distributed power levels among the coefficients. The second network entity 510 may transform the coefficients back to the time domain after performing the phase scrambling operation. For example, the second network entity 510 may perform an inverse DFT (IDFT) transform to obtain time domain versions of the coefficients (e.g., after performing the phase scrambling operation) . The time domain versions of the coefficients may be used during the quantization operation (s) described herein.

[0141] As another example, the operation to reduce the PAPR may be a CDM spreading operation. The second network entity 510 may perform the CDM spreading and multiplexing operation using the time domain versions of the coefficients (e.g., the DFT transform and IDFT transform may not be needed for the CDM spreading operation) . The CDM spreading operation may be associated with the second network entity 510 applying a spreading code to respective coefficients. The second network entity 510 applying the spreading code may result in the coefficients being spread over a broader frequency range. The spreading coefficients are then multiplexed (e.g., summed) to obtain multiple processed sets of coefficients. This may result in a lower signal power density, reducing the likelihood of large power peaks in the time domain (e.g., thereby reducing the PAPR of the coefficients) . The second network entity 510 may perform the quantization operation (s) described herein after performing the CDM spreading and multiplexing operation for the coefficients.

[0142] As shown by reference number 535, the second network entity 510 may group coefficients by delay components. For example, the coefficients (e.g., the NZCs) may be associated with respective delay components. The second network entity 510 may form multiple sets of coefficients that are associated with respective delay components of multiple delay components. For example, the second network entity 510 may form a set of coefficients for each delay component associated with the CSI. The sets of coefficients may be referred to as blocks of coefficients or groups of coefficients, among other examples.

[0143] As shown by reference number 540, the second network entity 510 may normalize the sets of coefficients. For example, the second network entity 510 may perform, for the multiple sets of coefficients, a normalization operation to obtain multiple normalized sets of coefficients. The normalization operation, for each set of coefficients, may be based on a value of a channel coefficient having a largest value among absolute values of coefficients included in that set of coefficients.

[0144] For example, for a set of coefficients (e.g., associated with a given delay component) , the second network entity 510 may determine a largest value among absolute values of coefficients included in the set of coefficients. The largest value may be a largest in-phase (I) and quadrature (Q) (I / Q) value. The I / Q value may represent a complex symbol of a coefficient in Cartesian coordinates, where the I component corresponds to the horizontal axis and the Q component corresponds to the vertical axis. The I component and the Q component may together indicate the phase and amplitude of a given coefficient. The second network entity 510 may identify a largest I / Q absolute value from the I / Q values of respective coefficients included in the set of coefficients.

[0145] The second network entity 510 may perform a normalization operation for the set of coefficients using the value (e.g., the largest I / Q absolute value) . For example, the second network entity 510 may determine a normalization factor for the set of coefficients based on, or otherwise associated with, the value (e.g., the largest I / Q absolute value) . In some examples, the normalization factor may be the value (e.g., the largest I / Q absolute value) . For example, to perform the normalization operation, the second network entity 510 may set the value of the coefficient having the value (e.g., the largest I / Q absolute value) to a value of one (1) . The second network entity 510 may normalize the remaining coefficients using the normalization factor. For example, the second network entity 510 may divide the values (e.g., the I / Q values) of respective coefficients by the normalization factor (e.g., by the largest I / Q absolute value) . After normalization, the I / Q values of the complex coefficients in the set may be within the interval [-1, 1] . This normalization operation may enable the second network entity 510 to scale the values (e.g., the I / Q values) of coefficients relative to a power level or amplitude of coefficients for a given delay component.

[0146] The second network entity 510 may perform the normalization operation for other sets of coefficients in a similar manner (e.g., using normalization factors for respective sets of coefficients) . By normalizing each set of coefficients separately, the second network entity 510 may scale or normalize the coefficients differently for different delay components. This enables the second network entity 510 to account for variations in power or amplitude among different delay components. As a result, a quantization range for the coefficients associated with the multiple delay components may be increased (e.g., by 10 dB) . For example, because the I / Q values of coefficients will be within the interval [-1, 1] for each set of coefficients, the I / Q values are within a standard range. This may improve the efficiency and increase the effective resolution with a quantization range.

[0147] In some aspects, the second network entity 510 may transmit, and the first network entity 505 may receive, an indication of the normalization factors associated with the normalization operation. The second network entity 510 may transmit the indication of the normalization factors in a communication that includes the CSI (e.g., as described in connection with reference number 550) . In some other aspects, the second network entity 510 may transmit the indication of the normalization factors in a communication that is separate from the communication that includes the CSI. In some aspects, the second network entity 510 may transmit quantized versions of respective normalization factors. For example, the second network entity 510 may perform a quantization operation for the normalization factors to obtain the quantized versions. For example, the second network entity 510 may quantize the normalization factors using a given quantization level and step size, such as a 4-bit quantization level and a -0.75 dB step size (e.g., where 0 dB corresponds to the largest normalization factor among the normalization factors) . The second network entity 510 transmitting the normalization factors enables the first network entity 505 to perform a denormalization operation for the sets of coefficients, enabling the first network entity 505 to obtain the complex symbols of respective coefficients. As a result, a quantization range and / or effective resolution of quantization for the coefficients may be improved without significantly increasing the overhead for CSI signaling. For example, the increase in overhead may be Q×M bits, where Q is the quantization level (e.g., 4 in the example above) and M is the quantity of delay components (or the quantity of sets of coefficients) .

[0148] The second network entity 510 may determine quantization levels for respective sets of coefficients. For example, the second network entity 510 may determine a quantization level for a given set of coefficients based on, or otherwise associated with, the normalization factor for the given set of coefficients. As a result, the second network entity 510 may use multiple or different quantization levels to quantize the coefficients. In some aspects, “quantization level” may refer to a quantity of bits (e.g., a quantity of mantissa bits and a sign bit) used for quantization (e.g., for floating point quantization) .

[0149] For example, for block floating point quantization using M bits for mantissa bits (e.g., including a sign bit) , the second network entity 510 may determine the quantization levels (e.g., Mi values where Mi is a quantity of mantissa bits used for a given set of coefficients i) . A mantissa bit is the part of a floating point number that represents the significant digits of the number. For example, a floating point number x may be represented as x= (-1) S×2e× (1+mantissa) , where s is the sign bit (e.g., which indicates whether the floating point number x is positive or negative) , e is an exponent (e.g., which indicates a scale or order of magnitude of the floating point number x) , and the mantissa bit (s) indicate the significant digits of the floating point number x.

[0150] The second network entity 510 may determine the quantization levels (e.g., quantities of mantissa bits) to use for respective sets of coefficients to reduce (or minimize) quantization errors across the sets of coefficients (e.g., across delay components) . For example, where a quantization error may be equally distributed over a quantization range or interval defined by Q= A / 2M-1, where A is the normalization factor, a quantization error can be approximated as Q2 / 12. Therefore, the second network entity 510 can determine quantization levels (e.g., Mi values or a quantity of mantissa bits) for respective sets of coefficients based on the normalization factors to minimize the sum of quantization errors across all sets of coefficients (e.g., across all delay components) . For example, for a given total number of quantization bits for all coefficients (e.g., a total size of the bits to be transmitted for all sets of coefficients) , the second network entity 510 may determine the optimal Mi for a set of coefficients i based on the normalization factor Ai, where Mi is the quantity of mantissa bits including a sign bit for floating-point quantization used for the set of coefficients i.

[0151] This enables the second network entity 510 to use more bits (e.g., more mantissa bits) to quantize coefficients for delay components associated with larger amplitudes (e.g., delay components corresponding to stronger coefficients) and fewer bits (e.g., fewer mantissa bits) to quantize coefficients for a delay components associated with smaller amplitudes (e.g., delay components corresponding to weaker coefficients) . This enables the second network entity 510 to use a fine quantization interval (e.g., with a smaller step size) to represent stronger coefficients and a coarse quantization interval (e.g., with a larger step size) to represent weaker coefficients. This enables the second network entity 510 to reduce the overall size of the quantized coefficients. Additionally, this enables the second network entity 510 to provide information for more coefficients (e.g., due to the increased quantity of mantissa bits used for quantization) for delay components associated with stronger coefficients, which may represent the more impactful or meaningful CSI for the wireless communication channel. Additionally, because the second network entity 510 may transmit the indication of the normalization factors, the first network entity 505 may determine the quantization levels for respective sets of coefficients in a similar manner as described herein. This enables the first network entity 505 to determine the different quantization levels without explicit signaling of the different quantization levels, thereby conserving signaling overhead that would have otherwise been associated with the second network entity 510 transmitting the indication of the different quantization levels.

[0152] In some aspects, the second network entity 510 may perform a compression operation for the coefficients. For example, in some cases, the quantization error may not be equally distributed over each quantization interval. Therefore, the second network entity 510 may perform the compression operation to improve the uniformity of the values of the coefficients within each quantization interval. This improves the performance of the quantization operation by improving the likelihood that the quantization error is equally distributed over each quantization interval.

[0153] In some aspects, the compression operation may be a μ-law compression operation. The μ-law compression operation may be a companding or compansion operation. The μ-law compression operation may be a non-linear encoding technique used to compress information to optimize the dynamic range and improve the signal-to-noise ratio of the information. The μ-law compression operation may be associated with a logarithmic compression function, which may reduce the amplitude of large coefficients more than smaller coefficients. For example, the logarithmic compression function may be represented as for x∈ [-1, 1] , where μ is a compression parameter, x is the coefficient being compressed, and sgn () is a sign function. In some aspects, the second network entity 510 may receive (e.g., from the first network entity 505) a value of the compression parameter μ. In some other aspects, the value of the compression parameter μ may be fixed (e.g., defined, or otherwise fixed, by a wireless communication standard such as the 3GPP) . The second network entity 510 may perform the compression operation using the normalized sets of coefficients (e.g., normalized as described in connection with reference number 540) .

[0154] As shown by reference number 545, the second network entity 510 may quantize the sets of coefficients using respective quantization levels. For example, the second network entity 510 may perform a quantization operation using quantization levels for respective sets of coefficients. For example, the second network entity 510 may perform the quantization operation using different quantities of mantissa bits for different sets of coefficients. The quantization operation may be a floating-point quantization operation. In some examples, at least two of the quantities of mantissa bits used for the floating-point quantization operation may be different.

[0155] The second network entity 510 may perform the quantization operation using the normalized sets of coefficients. The quantization operation may be to quantize amplitudes of the coefficients (e.g., a differential amplitude of the coefficients) . For example, the second network entity 510 may perform I / Q floating point quantization for the normalized sets of coefficients, where both the real and imaginary parts of the complex coefficients for a set of coefficients i are quantized into Mi bits (e.g., where the Mi bits include the sign bits and one or more mantissa bits for the set of coefficients i) . In some aspects, if the operation to reduce the PAPR is performed, the second network entity 510 may perform the quantization operation after performing the operation to reduce the PAPR (e.g., the operation described in connection with reference number 530) . In some aspects, if the compression operation is performed, then the second network entity 510 may perform the quantization operation using compressed sets of coefficients. For example, the second network entity 510 may perform I / Q floating-point quantization for the compressed sets of coefficients, where both the real and imaginary parts of the complex coefficients for a set of coefficients i are quantized into Mi bits (e.g., where the Mi bits include the sign bits and one or more mantissa bits for the set of coefficients i) .

[0156] As shown by reference number 550, the second network entity 510 may transmit, and the first network entity 505 may receive, quantized CSI. The quantized CSI may include quantized versions of coefficients from the multiple sets of coefficients. The quantized versions of the coefficients may be obtained based on performing the quantization operation. The quantized CSI may be included in a CSI report. In some aspects, the second network entity 510 may indicate the normalization factors with the quantized CSI. For example, the CSI report may include the normalization factors.

[0157] As shown by reference number 555, the first network entity 505 may dequantize the sets of coefficients using respective quantization levels. The first network entity 505 may obtain the complex symbols for respective coefficients based on performing the dequantization operation. The dequantization operation may include an inverse of one or more operations performed by the second network entity 510. For example, the first network entity 505 may determine the quantization levels (e.g., the quantities of mantissa bits) for respective sets of coefficients based on, or otherwise associated with, the normalization factors (e.g., in a similar manner as described above) . The first network entity 505 may dequantize the quantized CSI to obtain dequantized sets of coefficients.

[0158] In some aspects, the first network entity 505 may perform a decompression operation for the dequantized sets of coefficients. For example, the first network entity 505 may decompress the dequantized sets of coefficients using a μ-law decompression operation. In some aspects, the first network entity 505 may perform a denormalization operation for the dequantized sets of coefficients. For example, the first network entity 505 may denormalize the dequantized sets of coefficients based on respective normalization factors. For example, the dequantized sets of coefficients for a given dequantized set of coefficients may include the first network entity 505 denormalizing the set of coefficients using a normalization factor associated with the dequantized set of coefficients to obtain complex values for respective coefficients included in the set of coefficients. The first network entity 505 may denormalize each dequantized set of coefficients in a similar manner. In some aspects, if the operation to reduce the PAPR is performed by the second network entity 510, the first network entity 505 may perform an operation to undo or reverse the operation. This enables the first network entity 505 to obtain the actual values for the complex symbols of the coefficients.

[0159] As indicated above, Fig. 5 is provided as an example. Other examples may differ from what is described with respect to Fig. 5.

[0160] Fig. 6 is a diagram of an example 600 associated with PAPR reduction for quantization of CSI, in accordance with the present disclosure. The example 600 may be an example of the operation to reduce the PAPR for coefficients, such as the operation described in connection with reference number 530.

[0161] As shown in Fig. 6, the second network entity 510 may obtain complex symbols 605 of NZCs. In some aspects, the second network entity 510 may transform the complex symbols 605 into the frequency domain. For example, as shown by reference number 610, the second network entity 510 may perform a DFT transform operation to transform the complex symbols 605 into frequency domain versions of the complex symbols 605. In some aspects, the second network entity 510 may not perform the DFT transform operation.

[0162] As shown by reference number 615, the second network entity 510 may perform PAPR processing to reduce the PAPR of the complex symbols 605. For example, the second network entity 510 may apply PAPR processing for the coefficients. For example, the second network entity 510 may perform an operation to reduce the PAPR of the coefficients. Reducing the PAPR of the coefficients may enable the second network entity 510 to indicate a larger quantity of coefficients within a given quantization range, thereby increasing the amount of CSI that can be provided to the first network entity 505 without increasing the quantization range or quantization level used to quantize the CSI. For example, the second network entity 510 may perform low PAPR processing (e.g., processing to reduce the PAPR) to NZCs before quantization to reduce the power variation range of the quantized signals when both strong and weak NZCs are included in the CSI. The operation to reduce the PAPR may be a linear operation.

[0163] In some aspects, the operation to reduce the PAPR may be a phase scrambling operation. The second network entity 510 may perform the phase scrambling operation using the frequency domain versions of the coefficients. The second network entity 510 may perform the phase scrambling operation using the frequency domain versions of respective coefficients. The phase scrambling operation may include the second network entity 510 applying modified phases of respective coefficients. For example, the second network entity 510 may apply a random phase shift to the respective coefficients. By modifying the phases, the second network entity 510 may reduce the likelihood of large high-power peaks in the coefficients and / or modifying the phases may result in a more uniformly distributed power levels among the coefficients.

[0164] As another example, the operation to reduce the PAPR may be a CDM spreading operation. The second network entity 510 may perform the CDM spreading operation using the time domain versions of the coefficients (e.g., the DFT transform and IDFT transform may not be needed for the CDM spreading operation) . The CDM spreading operation may be associated with the second network entity 510 applying a spreading code to respective coefficients. The second network entity 510 applying the spreading code may result in the coefficients being spread over a broader frequency range. The spreading coefficients are then multiplexed (e.g., summed) to obtain multiple processed sets of coefficients This may result in a lower signal power density, reducing the likelihood of large power peaks in the time domain (e.g., thereby reducing the PAPR of the coefficients) . The second network entity 510 may perform the quantization operation (s) described herein after performing the CDM spreading and multiplexing operation for the coefficients.

[0165] In some aspects, as shown by reference number 620, the first network entity 510 may perform an IDFT transform operation to obtain time domain versions of the complex symbols 605 after performing the PAPR processing. For example, the second network entity 510 may transform the coefficients back to the time domain after performing the phase scrambling operation. The time domain versions of the coefficients may be used during the quantization operation (s) described herein.

[0166] For example, as shown by reference number 625, the second network entity 510 may perform quantization for the complex symbols 605. In some aspects, the quantization may be similar to the quantization operations described elsewhere herein, such as in connection with reference number 545. For example, the quantization may be multi-level quantization using different quantization levels.

[0167] As shown by reference number 630, the second network entity 510 may transmit, and the first network entity 505 may receive, quantized bits of CSI. For example, the second network entity 510 may transmit, and the first network entity 505 may receive, quantized versions of the complex symbols 605. As shown by reference number 635, the first network entity 505 may perform a dequantization operation to dequantize the quantized bits of CSI. The dequantization operation may be associated with the multi-level quantization using different quantization levels described herein.

[0168] In some aspects, as shown by reference number 640, the second network entity 510 may transform the dequantized coefficients into the frequency domain by performing a DFT transform operation (e.g., if the PAPR processing performed by the second network entity 510 is done in the frequency domain) . As shown by reference number 645, the first network entity 505 may perform PAPR processing to undo or reverse the PAPR processing performed by the second network entity 510 as described in connection with reference number 615. In some aspects, as shown by reference number 650, after performing the PAPR processing, the first network entity 505 may transform the coefficients to the time domain. This may enable the first network entity 505 to obtain complex symbols 655 of the NZCs. The complex symbols 655 may be estimates or approximations of the complex symbols 605.

[0169] As indicated above, Fig. 6 is provided as an example. Other examples may differ from what is described with respect to Fig. 6.

[0170] Fig. 7 is a diagram of an example 700 associated with a normalization operation for multi-level quantization of CSI, in accordance with the present disclosure. The normalization operation depicted in example 700 may be an example of the normalization operation described in connection with Fig. 5 and reference number 540.

[0171] As shown in Fig. 7, and by reference number 705, a network entity (e.g., the second network entity 510) may obtain coefficients for a delay component i. The coefficients may be included in a set of coefficients for the delay component i. The coefficients may be NZCs. For example, the coefficients may be complex symbols (e.g., may include real parts and imaginary parts) . For example, the coefficients may include I / Q values.

[0172] As shown by reference number 710, the network entity may determine a peak absolute value among the coefficients. The peak absolute value may be a largest value among absolute values of respective I / Q values of the coefficients for the delay component i. As shown by reference number 715, the network entity may normalize the coefficients based on the peak absolute value. For example, the network entity may determine a normalization factor 720 for the coefficients based on the peak absolute value. For example, the normalization factor 720 may be the largest value among absolute values of respective I / Q values of the coefficients for the delay component i. The network entity may perform a normalization operation for the coefficients using the normalization factor 720 (e.g., where the largest value among absolute values of respective I / Q values is represented by a value of one (1) ) . The network entity may transmit (e.g., to another network entity, such as the first network entity 505) an indication of the normalization factor 720 to enable the other network entity to denormalize the coefficients and to determine the quantization level (e.g., the quantity of mantissa bits) used for quantizing the coefficients for the delay component i.

[0173] In some aspects, as shown by reference number 725, the network entity may invert the normalized coefficients. To invert the normalized coefficients, the network entity may reverse or reflect the normalized coefficients to a balanced range (such as from -1 to 1) . In some aspects, as shown in Fig. 7, the inverted normalized values may be combined with the original coefficients to obtain the normalized coefficients (e.g., to replace the I / Q values of the coefficients with the normalized I / Q values) . As shown by reference number 730, the network entity may perform quantization for the coefficients. In some aspects, the quantization may be similar to the quantization operations described elsewhere herein, such as in connection with reference number 545. For example, the quantization may be multi-level quantization using a quantization level that is based on the normalization factor 720. The quantization operation may result in quantized coefficients 735 that may be transmitted by the network entity.

[0174] As indicated above, Fig. 7 is provided as an example. Other examples may differ from what is described with respect to Fig. 7.

[0175] Fig. 8 is a diagram of an example 800 associated with a compression operation for multi-level quantization of CSI, in accordance with the present disclosure.

[0176] As shown in Fig. 8, the second network entity 510 may obtain coefficients 805 for a delay component i. The coefficients may be included in a set of coefficients for the delay component i. The coefficients may be NZCs. For example, the coefficients may be complex symbols (e.g., may include real parts and imaginary parts) . For example, the coefficients may include I / Q values. As shown by reference number 810, the second network entity 510 may perform a normalization operation using the coefficients 805. The normalization operation may be based on a normalization factor 815 for the coefficients 805. The normalization factor 815 may be similar to the normalization factor 720. For example, the normalization operation may be similar to the operation (s) depicted in the example 700 of Fig. 7.

[0177] As shown by reference number 820, the second network entity 510 may perform a compression operation using the normalized coefficients. For example, the second network entity 510 may perform μ-law compression using the normalized coefficients, in a similar manner as described elsewhere herein, such as in connection with Fig. 5. The compression operation may result in compressed coefficients.

[0178] As shown by reference number 825, the second network entity 510 may perform a quantization operation for the compressed coefficients. The quantization operation may use a quantity of mantissa bits 830. The quantity of mantissa bits 830 may be based on the normalization factor 815. The quantization operation may be similar to the quantization operation described in connection with Fig. 5. The quantization operation may result in quantized coefficients. As shown by reference number 835, the second network entity 510 may transmit, and the first network entity 505 may receive, the quantized coefficients.

[0179] As shown by reference number 840, the first network entity 505 may perform a dequantization operation to obtain dequantized coefficients. The first network entity 505 may perform the dequantization operation using the quantity of mantissa bits 830. For example, the first network entity 505 may determine the quantity of mantissa bits 830 based on the normalization factor 815.

[0180] As shown by reference number 845, the first network entity 505 may perform a decompression operation to decompress the dequantized coefficients. For example, the decompression operation may be a μ-law decompression using the dequantized coefficients. The decompression operation may result in decompressed coefficients. As shown by reference number 850, the first network entity 505 may perform a denormalization operation to denormalize the decompressed coefficients. The first network entity 505 may perform the denormalization operation based on, or otherwise associated with, the normalization factor 815. The denormalization operation may result in coefficients 855 for the delay component i. The coefficients 855 may be an estimation or approximation of the coefficients 805.

[0181] As indicated above, Fig. 8 is provided as an example. Other examples may differ from what is described with respect to Fig. 8.

[0182] Fig. 9 is a diagram illustrating an example process 900 performed, for example, at a first network entity or an apparatus of a first network entity, in accordance with the present disclosure. Example process 900 is an example where the apparatus or the first network entity (e.g., the second network entity 510, the network entity 102, the network entity 104, the network entity 106, a UE 220, or a network node 210) performs operations associated with multi-level quantization for CSI.

[0183] As shown in Fig. 9, in some aspects, process 900 may include obtaining first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components (block 910) . For example, the first network entity (e.g., using reception component 1102 and / or communication manager 1106, depicted in Fig. 11) may obtain first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components, as described above.

[0184] As further shown in Fig. 9, in some aspects, process 900 may include performing a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients (block 920) . For example, the first network entity (e.g., using communication manager 1106, depicted in Fig. 11) may perform a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients, as described above.

[0185] As further shown in Fig. 9, in some aspects, process 900 may include transmitting the second channel state information (block 930) . For example, the first network entity (e.g., using transmission component 1104 and / or communication manager 1106, depicted in Fig. 11) may transmit the second channel state information, as described above.

[0186] Process 900 may include additional aspects, such as any single aspect or any combination of aspects described below and / or in connection with one or more other processes described elsewhere herein.

[0187] In a first aspect, process 900 includes performing, for the multiple sets of coefficients, a normalization operation to obtain multiple normalized sets of coefficients, wherein the normalization operation, for each set of coefficients, is based on a value of a channel coefficient having a largest value among absolute values of coefficients included in that set of coefficients.

[0188] In a second aspect, alone or in combination with the first aspect, performing the quantization operation includes performing the quantization operation using the multiple normalized sets of coefficients.

[0189] In a third aspect, alone or in combination with one or more of the first and second aspects, performing the quantization operation includes performing the quantization operation based on the normalization factors for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients.

[0190] In a fourth aspect, alone or in combination with one or more of the first through third aspects, the quantization levels are based on the normalization factors.

[0191] In a fifth aspect, alone or in combination with one or more of the first through fourth aspects, transmitting the second channel state information includes transmitting an indication of the normalization factors.

[0192] In a sixth aspect, alone or in combination with one or more of the first through fifth aspects, transmitting the second channel state information includes transmitting the second channel state information to a second network entity, and transmitting the indication of the normalization factors includes transmitting the indication of the normalization factors to the second network entity.

[0193] In a seventh aspect, alone or in combination with one or more of the first through sixth aspects, process 900 includes compressing the multiple normalized sets of coefficients using μ-law compression to obtain multiple compressed sets of coefficients, wherein the μ-law compression is based on a compression parameter.

[0194] In an eighth aspect, alone or in combination with one or more of the first through seventh aspects, performing the quantization operation includes performing the quantization operation using the multiple compressed sets of coefficients.

[0195] In a ninth aspect, alone or in combination with one or more of the first through eighth aspects, process 900 includes receiving an indication of the compression parameter.

[0196] In a tenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through ninth aspects, the multiple sets of coefficients are in a time domain, and process 900 includes performing an operation to reduce the peak-to-average power ratio (PAPR) of the multiple sets of coefficients to obtain multiple processed sets of coefficients.

[0197] In an eleventh aspect, alone or in combination with one or more of the first through tenth aspects, the operation includes at least one of a phase scrambling operation for frequency domain versions of the multiple sets of coefficients or a code division multiplex spreading operation for time domain versions of the multiple sets of coefficients.

[0198] In a twelfth aspect, alone or in combination with one or more of the first through eleventh aspects, performing the quantization operation includes performing the quantization operation using the multiple processed sets of coefficients.

[0199] In a thirteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through twelfth aspects, the quantization operation is a floating point quantization operation, and at least two of the quantization levels are associated with different quantities of mantissa bits for the floating point quantization operation.

[0200] In a fourteenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through thirteenth aspects, the multiple sets of coefficients are associated with different power levels, the quantization operation is associated with quantization errors for the respective sets of coefficients, and the quantization levels are configured to cause differences between the quantization errors to satisfy a threshold.

[0201] Although Fig. 9 shows example blocks of process 900, in some aspects, process 900 may include additional blocks, fewer blocks, different blocks, or differently arranged blocks than those depicted in Fig. 9. Additionally, or alternatively, two or more of the blocks of process 900 may be performed in parallel.

[0202] Fig. 10 is a diagram illustrating an example process 1000 performed, for example, at a first network entity or an apparatus of a first network entity, in accordance with the present disclosure. Example process 1000 is an example where the apparatus or the first network entity (e.g., the first network entity 505, the network entity 102, the network entity 104, the network entity 106, a UE 220, or a network node 210) performs operations associated with multi-level quantization for CSI.

[0203] As shown in Fig. 10, in some aspects, process 1000 may include receiving first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components (block 1010) . For example, the first network entity (e.g., using reception component 1202 and / or communication manager 1206, depicted in Fig. 12) may receive first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components, as described above.

[0204] As further shown in Fig. 10, in some aspects, process 1000 may include performing a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients (block 1020) . For example, the first network entity (e.g., using communication manager 1206, depicted in Fig. 12) may perform a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients, as described above.

[0205] Process 1000 may include additional aspects, such as any single aspect or any combination of aspects described below and / or in connection with one or more other processes described elsewhere herein.

[0206] In a first aspect, the dequantization operation is configured to result in multiple sets of normalized coefficients, and process 1000 includes performing, for the multiple sets of normalized coefficients, a denormalization operation to obtain the multiple sets of quantized coefficients, wherein the denormalization operation, for each set of coefficients, is based on a value of a channel coefficient having a largest absolute value among values of coefficients included in that set of coefficients.

[0207] In a second aspect, alone or in combination with the first aspect, performing the dequantization operation includes performing the dequantization operation using the multiple sets of quantized coefficients.

[0208] In a third aspect, alone or in combination with one or more of the first and second aspects, performing the dequantization operation includes performing the denormalization operation using normalization factors for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients.

[0209] In a fourth aspect, alone or in combination with one or more of the first through third aspects, the quantization levels are based on the normalization factors.

[0210] In a fifth aspect, alone or in combination with one or more of the first through fourth aspects, receiving the first channel state information includes receiving an indication of the normalization factors.

[0211] In a sixth aspect, alone or in combination with one or more of the first through fifth aspects, receiving the first channel state information includes receiving the first channel state information from a second network entity, and receiving the indication of the normalization factors includes receiving the indication of the normalization factors from the second network entity.

[0212] In a seventh aspect, alone or in combination with one or more of the first through sixth aspects, process 1000 includes decompressing the multiple sets of normalized coefficients using μ-law decompression to obtain multiple compressed sets of coefficients, wherein the μ-law compression is based on a compression parameter.

[0213] In an eighth aspect, alone or in combination with one or more of the first through seventh aspects, process 1000 includes transmitting an indication of the compression parameter.

[0214] In a ninth aspect, alone or in combination with one or more of the first through eighth aspects, the multiple sets of coefficients are in a time domain, and process 1000 includes performing an operation to increase a PAPR operation to obtain multiple processed sets of coefficients.

[0215] In a tenth aspect, alone or in combination with one or more of the first through ninth aspects, the operation includes at least one of a phase descrambling operation or a CDM spreading operation.

[0216] In an eleventh aspect, alone or in combination with one or more of the first through tenth aspects, the quantization operation is a floating point quantization operation, and at least two of the quantization levels are associated with different quantities of mantissa bits for the floating point quantization operation.

[0217] In a twelfth aspect, alone or in combination with one or more of the first through eleventh aspects, the multiple sets of coefficients are associated with different power levels, the quantization operation is associated with quantization errors for the respective sets of coefficients, and the quantization levels are configured to cause differences between the quantization errors to satisfy a threshold.

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

[0219] Fig. 11 is a diagram of an example apparatus 1100 for wireless communication, in accordance with the present disclosure. The apparatus 1100 may be a network entity, or a network entity may include the apparatus 1100. The network entity may be the network entity 102, the network entity 106, a UE 220, or a network node 210. In some aspects, the apparatus 1100 includes a reception component 1102, a transmission component 1104, and / or a communication manager 1106, which may be in communication with one another (for example, via one or more buses and / or one or more other components) . In some aspects, the communication manager 1106 is the communication manager 114, the communication manager 118, the communication manager 250, or the communication manager 255. As shown, the apparatus 1100 may communicate with another apparatus 1108, such as a UE or a network node (such as a CU, a DU, an RU, or a base station) , using the reception component 1102 and the transmission component 1104. The communication manager 1106 may be included in, or implemented via, a processing system (for example, the processing system 110, the processing system 112, the processing system 240, or the processing system 245) .

[0220] In some aspects, the apparatus 1100 may be configured to perform one or more operations described herein in connection with Figs. 5-8. Additionally, or alternatively, the apparatus 1100 may be configured to perform one or more processes described herein, such as process 900 of Fig. 9, or a combination thereof. In some aspects, the apparatus 1100 and / or one or more components shown in Fig. 11 may include one or more components described in connection with Figs. 1-3. Additionally, or alternatively, one or more components shown in Fig. 11 may be implemented within one or more components described in connection with Figs. 1-3. Additionally, or alternatively, one or more components of the set of components may be implemented at least in part as software stored in one or more memories. For example, a component (or a portion of a component) may be implemented as instructions or code stored in a non-transitory computer-readable medium and executable by one or more controllers or one or more processors to perform the functions or operations of the component.

[0221] The reception component 1102 may receive communications, such as reference signals, control information, data communications, or a combination thereof, from the apparatus 1108. The reception component 1102 may provide received communications to one or more other components of the apparatus 1100. In some aspects, the reception component 1102 may perform signal processing on the received communications, and may provide the processed signals to the one or more other components of the apparatus 1100. In some aspects, the reception component 1102 may include one or more components described above in connection with Figs. 1-3, such as a radio, one or more RF chains, one or more transceivers, or one or more modems, each of which may in turn be coupled with one or more antennas.

[0222] The transmission component 1104 may transmit communications, such as reference signals, control information, data communications, or a combination thereof, to the apparatus 1108. In some aspects, one or more other components of the apparatus 1100 may generate communications and may provide the generated communications to the transmission component 1104 for transmission to the apparatus 1108. In some aspects, the transmission component 1104 may perform signal processing on the generated communications, and may transmit the processed signals to the apparatus 1108. In some aspects, the transmission component 1104 may include one or more components described above in connection with Figs. 1-3, such as a radio, one or more RF chains, one or more transceivers, or one or more modems, each of which may in turn be coupled with one or more antennas described in connection with Figs. 1-3. In some aspects, the transmission component 1104 may be co-located with the reception component 1102.

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

[0224] The reception component 1102 may obtain first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components. The communication manager 1106 may perform a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients. The transmission component 1104 may transmit the second channel state information.

[0225] The communication manager 1106 may perform, for the multiple sets of coefficients, a normalization operation to obtain multiple normalized sets of coefficients, wherein the normalization operation, for each set of coefficients, is based on a value of a channel coefficient having a largest value among absolute values of coefficients included in that set of coefficients.

[0226] The communication manager 1106 may compress the multiple normalized sets of coefficients using μ-law compression to obtain multiple compressed sets of coefficients, wherein the μ-law compression is based on a compression parameter.

[0227] The reception component 1102 may receive an indication of the compression parameter.

[0228] The number and arrangement of components shown in Fig. 11 are provided as an example. In practice, there may be additional components, fewer components, different components, or differently arranged components than those shown in Fig. 11. Furthermore, two or more components shown in Fig. 11 may be implemented within a single component, or a single component shown in Fig. 11 may be implemented as multiple, distributed components. Additionally, or alternatively, a set of (one or more) components shown in Fig. 11 may perform one or more functions described as being performed by another set of components shown in Fig. 11.

[0229] Fig. 12 is a diagram of an example apparatus 1200 for wireless communication, in accordance with the present disclosure. The apparatus 1200 may be a network entity, or a network entity may include the apparatus 1200. The network entity may be the network entity 102, the network entity 106, a UE 220, or a network node 210. In some aspects, the apparatus 1200 includes a reception component 1202, a transmission component 1204, and / or a communication manager 1206, which may be in communication with one another (for example, via one or more buses and / or one or more other components) . In some aspects, the communication manager 1206 is the communication manager 114, the communication manager 118, the communication manager 250, or the communication manager 255. As shown, the apparatus 1200 may communicate with another apparatus 1208, such as a UE or a network node (such as a CU, a DU, an RU, or a base station) , using the reception component 1202 and the transmission component 1204. The communication manager 1206 may be included in, or implemented via, a processing system (for example, the processing system 110, the processing system 112, the processing system 240, or the processing system 245) .

[0230] In some aspects, the apparatus 1200 may be configured to perform one or more operations described herein in connection with Figs. 5-8. Additionally, or alternatively, the apparatus 1200 may be configured to perform one or more processes described herein, such as process 1000 of Fig. 10, or a combination thereof. In some aspects, the apparatus 1200 and / or one or more components shown in Fig. 12 may include one or more components described in connection with Figs. 1-3. Additionally, or alternatively, one or more components shown in Fig. 12 may be implemented within one or more components described in connection with Figs. 1-3. Additionally, or alternatively, one or more components of the set of components may be implemented at least in part as software stored in one or more memories. For example, a component (or a portion of a component) may be implemented as instructions or code stored in a non-transitory computer-readable medium and executable by one or more controllers or one or more processors to perform the functions or operations of the component.

[0231] The reception component 1202 may receive communications, such as reference signals, control information, data communications, or a combination thereof, from the apparatus 1208. The reception component 1202 may provide received communications to one or more other components of the apparatus 1200. In some aspects, the reception component 1202 may perform signal processing on the received communications, and may provide the processed signals to the one or more other components of the apparatus 1200. In some aspects, the reception component 1202 may include one or more components described above in connection with Figs. 1-3, such as a radio, one or more RF chains, one or more transceivers, or one or more modems, each of which may in turn be coupled with one or more antennas of the network entity.

[0232] The transmission component 1204 may transmit communications, such as reference signals, control information, data communications, or a combination thereof, to the apparatus 1208. In some aspects, one or more other components of the apparatus 1200 may generate communications and may provide the generated communications to the transmission component 1204 for transmission to the apparatus 1208. In some aspects, the transmission component 1204 may perform signal processing on the generated communications, and may transmit the processed signals to the apparatus 1208. In some aspects, the transmission component 1204 may include one or more components described above in connection with Figs. 1-3, such as a radio, one or more RF chains, one or more transceivers, or one or more modems, each of which may in turn be coupled with one or more antennas described in connection with Figs. 1-3. In some aspects, the transmission component 1204 may be co-located with the reception component 1202.

[0233] The communication manager 1206 may support operations of the reception component 1202 and / or the transmission component 1204. For example, the communication manager 1206 may receive information associated with configuring reception of communications by the reception component 1202 and / or transmission of communications by the transmission component 1204. Additionally, or alternatively, the communication manager 1206 may generate and / or provide control information to the reception component 1202 and / or the transmission component 1204 to control reception and / or transmission of communications.

[0234] The reception component 1202 may receive first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components. The communication manager 1206 may perform a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients.

[0235] The communication manager 1206 may decompress the multiple sets of normalized coefficients using μ-law decompression to obtain multiple compressed sets of coefficients, wherein the μ-law compression is based on a compression parameter.

[0236] The transmission component 1204 may transmit an indication of the compression parameter.

[0237] The number and arrangement of components shown in Fig. 12 are provided as an example. In practice, there may be additional components, fewer components, different components, or differently arranged components than those shown in Fig. 12. Furthermore, two or more components shown in Fig. 12 may be implemented within a single component, or a single component shown in Fig. 12 may be implemented as multiple, distributed components. Additionally, or alternatively, a set of (one or more) components shown in Fig. 12 may perform one or more functions described as being performed by another set of components shown in Fig. 12.

[0238] The following provides an overview of some Aspects of the present disclosure:

[0239] Aspect 1: A method of wireless communication performed by a first network entity, comprising: obtaining first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components; performing a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients; and transmitting the second channel state information.

[0240] Aspect 2: The method of Aspect 1, further comprising: performing, for the multiple sets of coefficients, a normalization operation to obtain multiple normalized sets of coefficients, wherein the normalization operation, for each set of coefficients, is based on a value of a channel coefficient having a largest value among absolute values of coefficients included in that set of coefficients.

[0241] Aspect 3: The method of Aspect 2, wherein performing the quantization operation comprises performing the quantization operation using the multiple normalized sets of coefficients.

[0242] Aspect 4: The method of any of Aspects 2-3, wherein performing the quantization operation comprises performing the quantization operation based on the normalization factors for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients.

[0243] Aspect 5: The method of Aspect 4, wherein the quantization levels are based on the normalization factors.

[0244] Aspect 6: The method of any of Aspects 4-5, wherein transmitting the second channel state information comprises transmitting an indication of the normalization factors.

[0245] Aspect 7: The method of Aspect 6, wherein transmitting the second channel state information comprises transmitting the second channel state information to a second network entity, and wherein to transmitting the indication of the normalization factors comprises transmitting the indication of the normalization factors to the second network entity.

[0246] Aspect 8: The method of any of Aspects 2-7, further comprising: compressing the multiple normalized sets of coefficients using μ-law compression to obtain multiple compressed sets of coefficients, wherein the μ-law compression is based on a compression parameter.

[0247] Aspect 9: The method of Aspect 8, wherein performing the quantization operation comprises performing the quantization operation using the multiple compressed sets of coefficients.

[0248] Aspect 10: The method of any of Aspects 8-9, further comprising receiving an indication of the compression parameter.

[0249] Aspect 11: The method of any of Aspects 1-10, wherein the multiple sets of coefficients are in a time domain, and the method further comprising: performing an operation to reduce the peak-to-average power ratio (PAPR) of the multiple sets of coefficients to obtain multiple processed sets of coefficients.

[0250] Aspect 12: The method of Aspect 11, wherein the operation includes at least one of a phase scrambling operation for frequency domain versions of the multiple sets of coefficients or a code division multiplex spreading operation for time domain versions of the multiple sets of coefficients.

[0251] Aspect 13: The method of any of Aspects 11-12, wherein performing the quantization operation comprises performing the quantization operation using the multiple processed sets of coefficients.

[0252] Aspect 14: The method of any of Aspects 1-13, wherein the quantization operation is a floating point quantization operation, and wherein at least two of the quantization levels are associated with different quantities of mantissa bits for the floating point quantization operation.

[0253] Aspect 15: The method of any of Aspects 1-14, wherein the multiple sets of coefficients are associated with different power levels, wherein the quantization operation is associated with quantization errors for the respective sets of coefficients, and wherein the quantization levels are configured to cause differences between the quantization errors to satisfy a threshold.

[0254] Aspect 16: A method of wireless communication performed by a first network entity, comprising: receiving first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components; and performing a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients.

[0255] Aspect 17: The method of Aspect 16, wherein the dequantization operation is configured to result in multiple sets of normalized coefficients, and the method further comprising: performing, for the multiple sets of normalized coefficients, a denormalization operation to obtain the multiple sets of quantized coefficients, wherein the denormalization operation, for each set of coefficients, is based on a value of a channel coefficient having a largest absolute value among values of coefficients included in that set of coefficients.

[0256] Aspect 18: The method of Aspect 17, wherein performing the dequantization operation comprises performing the dequantization operation using the multiple sets of quantized coefficients.

[0257] Aspect 19: The method of any of Aspects 17-18, wherein performing the dequantization operation comprises performing the denormalization operation using normalization factors for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients.

[0258] Aspect 20: The method of Aspect 19, wherein the quantization levels are based on the normalization factors.

[0259] Aspect 21: The method of any of Aspects 19-20, wherein receiving the first channel state information comprises receiving an indication of the normalization factors.

[0260] Aspect 22: The method of Aspect 21, wherein receiving the first channel state information comprises receiving the first channel state information from a second network entity, and wherein receiving the indication of the normalization factors comprises receiving the indication of the normalization factors from the second network entity.

[0261] Aspect 23: The method of any of Aspects 17-22, further comprising: decompressing the multiple sets of normalized coefficients using μ-law decompression to obtain multiple compressed sets of coefficients, wherein the μ-law decompression is based on a compression parameter.

[0262] Aspect 24: The method of Aspect 23, further comprising transmitting an indication of the compression parameter.

[0263] Aspect 25: The method of any of Aspects 16-24, wherein the multiple sets of coefficients are in a time domain, and the method further comprising: performing an operation to increase a peak-to-average power ratio (PAPR) operation to obtain multiple processed sets of coefficients.

[0264] Aspect 26: The method of Aspect 25, wherein the operation includes at least one of a phase descrambling operation or a code division multiplex spreading operation.

[0265] Aspect 27: The method of any of Aspects 16-26, wherein the quantization operation is a floating point quantization operation, and wherein at least two of the quantization levels are associated with different quantities of mantissa bits for the floating point quantization operation.

[0266] Aspect 28: The method of any of Aspects 16-27, wherein the multiple sets of coefficients are associated with different power levels, wherein the quantization operation is associated with quantization errors for the respective sets of coefficients, and wherein the quantization levels are configured to cause differences between the quantization errors to satisfy a threshold.

[0267] Aspect 29: An apparatus for wireless communication at a device, the apparatus comprising one or more processors; one or more memories coupled with the one or more processors; and instructions stored in the one or more memories and executable by the one or more processors to cause the apparatus to perform the method of one or more of Aspects 1-28.

[0268] Aspect 30: An apparatus for wireless communication at a device, the apparatus comprising one or more memories and one or more processors coupled to the one or more memories, the one or more processors configured to cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-28.

[0269] Aspect 31: An apparatus for wireless communication, the apparatus comprising at least one means for performing the method of one or more of Aspects 1-28.

[0270] Aspect 32: A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communication, the code comprising instructions executable by one or more processors to perform the method of one or more of Aspects 1-28.

[0271] Aspect 33: A non-transitory computer-readable medium storing a set of instructions for wireless communication, the set of instructions comprising one or more instructions that, when executed by one or more processors of a device, cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-28.

[0272] Aspect 34: A device for wireless communication, the device comprising a processing system that includes one or more processors and one or more memories coupled with the one or more processors, the processing system configured to cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-28.

[0273] Aspect 35: An apparatus for wireless communication at a device, the apparatus comprising one or more memories and one or more processors coupled to the one or more memories, the one or more processors individually or collectively configured to cause the device to perform the method of one or more of Aspects 1-28.

[0274] Aspect 36: A device for wireless communication, the device comprising a processing system, the processing system configured to perform the method of one or more of Aspects 1-28.

[0275] Aspect 37: A non-transitory computer-readable medium having code thereon that, when executed by a device, causes the device to perform the method of one or more of Aspects 1-28.

[0276] The foregoing disclosure provides illustration and description but is neither exhaustive nor limiting of the scope of this disclosure. For example, various aspects and examples are disclosed herein, but this disclosure is not limited to the precise form in which such aspects and examples are described. Modifications and variations may be made in light of the above disclosure or may be acquired from practice of the aspects.

[0277] As used herein, the term “component” shall be broadly construed as hardware or a combination of hardware and at least one of software or firmware. “Software” shall be construed broadly to mean instructions, instruction sets, code, code segments, program code, programs, subprograms, software modules, applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executables, threads of execution, procedures, or functions, among other examples, whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or otherwise. As used herein, a “processor” is implemented in hardware or a combination of hardware and software. Systems or methods described herein may be implemented in different forms of hardware or a combination of hardware and software. The actual specialized control hardware or software code used to implement these systems or methods is not limiting of the aspects. Thus, the operation and behavior of the systems or methods are described herein without reference to specific software code, because those skilled in the art understand that software and hardware can be designed to implement the systems or methods based, at least in part, on the description herein. A component being configured to perform a function means that the component has a capability to perform the function, and does not require the function to be actually performed by the component, unless noted otherwise.

[0278] As used herein, “satisfying a threshold” may, depending on the context, refer to a value being greater than the threshold, greater than or equal to the threshold, less than the threshold, less than or equal to the threshold, equal to the threshold, or not equal to the threshold, among other examples.

[0279] As used herein, the term “determine” or “determining” encompasses a wide 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) , inferring, ascertaining, and / or measuring, among other examples. Also, “determining” can include receiving (such as receiving information) , accessing (such as accessing data stored in memory) , and / or transmitting (such as transmitting information) , among other examples. As another example, “determining” can include resolving, selecting, obtaining, choosing, establishing, and / or other such similar actions.

[0280] Even though particular combinations of features are recited in the claims and / or disclosed in the specification, these combinations do not limit the scope of the disclosure. Many of these features may be combined in ways not specifically recited in the claims and / or disclosed in the specification. The disclosure of various aspects includes each dependent claim in combination with every other claim in the claim set. As used herein, a phrase referring to “at least one of” a list of items refers to any combination of those items, including single members. As used herein, a phrase referring to “at least one of” a list of items refers to any combination of those items, including single members. As an example, “at least one of: a, b, or c” covers a, b, c, a +b, a + c, b + c, and a + b + c, as well as any combination with multiples of the same element (for example, a + a, a + a + a, a + a + b, a + a + c, a + b + b, a + c + c, b + b, b +b + b, b + b + c, c + c, and c + c + c, or any other ordering of a, b, and c) .

[0281] No element, act, or instruction used herein should be construed as critical or essential unless explicitly described as such. Also, as used herein, the articles “a” and “an” include one or more items and may be used interchangeably with “one or more. ” Further, as used herein, the article “the” may include one or more items referenced in connection with the article “the” and may be used interchangeably with “the one or more. ” Furthermore, as used herein, the terms “set” and “group” may include one or more items and may be used interchangeably with “one or more. ” Where only one item is intended, the phrase “only one” or similar language is used. Also, as used herein, the terms “has, ” “have, ” “having, ” and similar terms are open-ended terms that do not limit an element that they modify (for example, an element “having” A may also have B) . Further, the phrase “based on” means “based on or otherwise in association with” unless explicitly stated otherwise. Additionally, as used herein, the phrase “based on” shall not be construed as a reference to a closed set of information, one or more conditions, one or more factors, or the like. Also, as used herein, the term “or” is inclusive when used in a series and may be used interchangeably with “and / or, ” unless explicitly stated otherwise (for example, if used in combination with “either” or “only one of” ) . Further, “one or more” may be equivalent to “at least one. ”

[0282] Even though particular combinations of features are recited in the claims or disclosed in the specification, these combinations are not limiting of the disclosure of various aspects. Many of these features may be combined in ways not specifically recited in the claims or disclosed in the specification. The disclosure of various aspects includes each dependent claim in combination with every other claim in the claim set.

Claims

A first network entity, comprising:a processing system configured to:obtain first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components;perform a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients; andtransmit the second channel state information.The first network entity of claim 1, wherein the processing system is configured to:perform, for the multiple sets of coefficients, a normalization operation to obtain multiple normalized sets of coefficients, wherein the normalization operation, for each set of coefficients, is based on a value of a channel coefficient having a largest value among absolute values of coefficients included in that set of coefficients.The first network entity of claim 2, wherein, to perform the quantization operation, the processing system is configured to perform the quantization operation using the multiple normalized sets of coefficients.The first network entity of claim 2, wherein, to perform the quantization operation, the processing system is configured to perform the quantization operation based on normalization factors for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients.The first network entity of claim 4, wherein the quantization levels are based on the normalization factors.The first network entity of claim 4, wherein, to transmit the second channel state information, the processing system is configured to transmit an indication of the normalization factors.The first network entity of claim 6, wherein, to transmit the second channel state information, the processing system is configured to transmit the second channel state information to a second network entity, andwherein, to transmit the indication of the normalization factors, the processing system is configured to transmit the indication of the normalization factors to the second network entity.The first network entity of claim 2, wherein the processing system is configured to:compress the multiple normalized sets of coefficients using μ-law compression to obtain multiple compressed sets of coefficients, wherein the μ-law compression is based on a compression parameter.The first network entity of claim 8, wherein, to perform the quantization operation, the processing system is configured to perform the quantization operation using the multiple compressed sets of coefficients.The first network entity of claim 8, wherein the processing system is configured to receive an indication of the compression parameter.The first network entity of claim 1, wherein the multiple sets of coefficients are in a time domain, and wherein the processing system is configured to:perform an operation to reduce a peak-to-average power ratio (PAPR) of the multiple sets of coefficients to obtain multiple processed sets of coefficients.The first network entity of claim 11, wherein the operation includes at least one of a phase scrambling operation for frequency domain versions of the multiple sets of coefficients or a code division multiplex spreading operation for time domain versions of the multiple sets of coefficients.The first network entity of claim 11, wherein, to perform the quantization operation, the processing system is configured to perform the quantization operation using the multiple processed sets of coefficients.The first network entity of claim 1, wherein the quantization operation is a floating point quantization operation, and wherein at least two of the quantization levels are associated with different quantities of mantissa bits for the floating point quantization operation.The first network entity of claim 1, wherein the multiple sets of coefficients are associated with different power levels, wherein the quantization operation is associated with quantization errors for the respective sets of coefficients, and wherein the quantization levels are configured to cause differences between the quantization errors to satisfy a threshold.A first network entity, comprising:a processing system configured to:receive first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components; andperform a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients.The first network entity of claim 16, wherein the dequantization operation is configured to result in multiple sets of normalized coefficients, and wherein the processing system is configured to:perform, for the multiple sets of normalized coefficients, a denormalization operation to obtain the multiple sets of quantized coefficients, wherein the denormalization operation, for each set of coefficients, is based on a value of a channel coefficient having a largest absolute value among values of coefficients included in that set of coefficients.The first network entity of claim 17, wherein, to perform the dequantization operation, the processing system is configured to perform the dequantization operation using the multiple sets of quantized coefficients.The first network entity of claim 17, wherein, to perform the denormalization operation, the processing system is configured to perform the denormalization operation using normalization factors for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients.The first network entity of claim 19, wherein the quantization levels are based on the normalization factors.The first network entity of claim 19, wherein, to receive the first channel state information, the processing system is configured to receive an indication of the normalization factors.The first network entity of claim 21, wherein, to receive the first channel state information, the processing system is configured to receive the first channel state information from a second network entity, andwherein, to receive the indication of the normalization factors, the processing system is configured to receive the indication of the normalization factors from the second network entity.The first network entity of claim 17, wherein the processing system is configured to:decompress the multiple sets of normalized coefficients using μ-law decompression to obtain multiple compressed sets of coefficients, wherein the μ-law decompression is based on a compression parameter.The first network entity of claim 23, wherein the processing system is configured to transmit an indication of the compression parameter.The first network entity of claim 16, wherein the multiple sets of coefficients are in a time domain, and wherein the processing system is configured to:perform an operation to recover a peak-to-average power ratio (PAPR) of the multiple sets of coefficients to obtain multiple processed sets of coefficients.The first network entity of claim 25, wherein the operation includes at least one of a phase descrambling operation or a code division multiplex spreading operation.The first network entity of claim 16, wherein the quantization operation is a floating point quantization operation, and wherein at least two of the quantization levels are associated with different quantities of mantissa bits for the floating point quantization operation.The first network entity of claim 16, wherein the multiple sets of coefficients are associated with different power levels, wherein the quantization operation is associated with quantization errors for the respective sets of coefficients, and wherein the quantization levels are configured to cause differences between the quantization errors to satisfy a threshold.A method of wireless communication performed by a first network entity, comprising:obtaining first channel state information that includes multiple sets of coefficients associated with respective delay components;performing a quantization operation for the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the quantization operation is associated with quantization levels for respective sets of coefficients of the multiple sets of coefficients; andtransmitting the second channel state information.A method of wireless communication performed by a first network entity, comprising:receiving first channel state information that includes quantized versions of multiple sets of coefficients, wherein the multiple sets of coefficients are associated with respective delay components; andperforming a dequantization operation for the quantized versions of the multiple sets of coefficients to obtain second channel state information, wherein the second channel state information includes the multiple sets of coefficients, and wherein the dequantization operation is associated with quantization levels for respective sets of quantized coefficients of the multiple sets of quantized coefficients.

Images