Techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment

Abstract

Methods, systems, and devices for wireless communications are described for reporting of channel state prediction capabilities of a user equipment (UE) and configuration of channel state prediction. A network entity may transmit a capability request to a UE for UE capabilities associated with CSI prediction, and the UE may transmit a first capability indication that indicates one or more static prediction capabilities to the network entity. The network entity, based on the UE capability indication, may transmit configuration information to the UE to configure channel state prediction and the UE, in accordance with the configuration information and one or more conditions at the UE, may transmit a second capability indication with one or more dynamic UE capabilities. The network entity may provide further configuration or reconfiguration information associated with channel state prediction in accordance with the second capability indication.

Description

TECHNIQUES FOR SIGNALING CAPABILITY FOR CHANNEL STATE PREDICTION AT A USER EQUIPMENTFIELD OF TECHNOLOGY

[0001] The following relates to wireless communications, including techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment.BACKGROUND

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

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

[0004] A method for wireless communications by a user equipment (UE) is described. The method may include receiving a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction, transmitting first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, receiving configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, and transmitting second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0005] A UE for wireless communications is described. The UE may include one or more memories storing processor executable code, and one or more processors coupled with the one or more memories. The one or more processors may individually or collectively be operable to execute the code to cause the UE to receive a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction, transmit first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, receive configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, and transmit second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0006] Another UE for wireless communications is described. The UE may include means for receiving a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction, means for transmitting first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, means for receiving configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, and means for transmitting second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0007] A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communications is described. The code may include instructions executable by one or more processors to receive a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction, transmit first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, receive configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, and transmit second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0008] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first UE capability information indicates one or more of a quantity of antenna ports, a quantity of wireless resources, a quantity of antenna ports per wireless resource, or any combination thereof, associated with prediction of channel state information.

[0009] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first UE capability information indicates a first timeline supported by the UE for predicted channel state information reporting, the first timeline different than a second timeline associated with channel state information reporting that does not include channel state information prediction based on the AI / ML-based prediction.

[0010] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first UE capability information indicates a quantity of processing resources associated with prediction of channel state information at the UE in accordance with the AI / ML-based prediction.

[0011] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first UE capability information indicates one or more parameters associated with a Doppler Type2 codebook channel state information report.

[0012] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first UE capability information indicates one or more measurement window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.

[0013] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first UE capability information indicates one or more prediction window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.

[0014] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the second UE capability information indicates one or more inference parameters associated with one or more current conditions of the UE.

[0015] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the one or more inference parameters include one or more of a cell identification, a bandwidth part identification, a quantity of antenna ports, one or more parameters associated with a measurement window, or one or more parameters associated with a prediction window, that is based on the one or more current conditions of the UE.

[0016] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the second UE capability information is transmitted responsive to a change in a bandwidth part associated with one or more carriers.

[0017] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the configuration information indicates a set of configured inference parameter combinations, and the second UE capability information indicates one or more inference parameter combinations of the set of configured inference parameter combinations that is supported at the UE.

[0018] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the configuration information includes a cell identifier (ID) or associated ID, and the second UE capability information includes one or more inference parameter combinations associated with the cell ID or associated ID.

[0019] In some examples of the method, UEs, and non-transitory computer-readable medium described herein, the configuration information indicates a set configured identifiers (IDs) , each configured ID associated with one or more inference parameters and the second UE capability information indicates one or more IDs of the set of configured IDs that are supported at the UE.

[0020] A method for wireless communications by a network entity is described. The method may include outputting a capability request for a capability of a UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction, obtaining, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, outputting configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, and obtaining, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0021] A network entity for wireless communications is described. The network entity may include one or more memories storing processor executable code, and one or more processors coupled with the one or more memories. The one or more processors may individually or collectively be operable to execute the code to cause the network entity to output a capability request for a capability of a UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction, obtain, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, output configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, and obtain, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0022] Another network entity for wireless communications is described. The network entity may include means for outputting a capability request for a capability of a UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction, means for obtaining, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, means for outputting configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, and means for obtaining, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0023] A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communications is described. The code may include instructions executable by one or more processors to output a capability request for a capability of a UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction, obtain, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, output configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction, and obtain, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0024] In some examples of the method, network entities, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first UE capability information indicates one or more of a quantity of antenna ports, a quantity of wireless resources, a quantity of antenna ports per wireless resource, or any combination thereof, associated with prediction of channel state information at the UE.

[0025] In some examples of the method, network entities, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first UE capability information indicates a first timeline supported by the UE for predicted channel state information reporting, the first timeline different than a second timeline associated with channel state information reporting that does not include channel state information prediction based on the AI / ML-based prediction.

[0026] In some examples of the method, network entities, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first UE capability information indicates a quantity of processing resources associated with prediction of channel state information at the UE in accordance with the AI / ML-based prediction.

[0027] In some examples of the method, network entities, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first UE capability information indicates one or more parameters associated with a Doppler Type2 codebook channel state information report.

[0028] In some examples of the method, network entities, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first UE capability information indicates one or more measurement window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.

[0029] In some examples of the method, network entities, and non-transitory computer-readable medium described herein, the first UE capability information indicates one or more prediction window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.

[0030] In some examples of the method, network entities, and non-transitory computer-readable medium described herein, the second UE capability information indicates one or more inference parameters associated with one or more current conditions of the UE.

[0031] In some examples of the method, network entities, and non-transitory computer-readable medium described herein, the one or more inference parameters include one or more of a cell identification, a bandwidth part identification, a quantity of antenna ports, one or more parameters associated with a measurement window, or one or more parameters associated with a prediction window, that are based on the one or more current conditions of the UE.

[0032] In some examples of the method, network entities, and non-transitory computer-readable medium described herein, the configuration information indicates a set of configured inference parameter combinations, and the second UE capability information indicates one or more inference parameter combinations of the set of configured inference parameter combinations that are supported at the UE.

[0033] In some examples of the method, network entities, and non-transitory computer-readable medium described herein, the configuration information indicates a set configured identifiers (IDs) , each configured ID associated with one or more inference parameters and the second UE capability information indicates one or more IDs of the set of configured IDs that are supported at the UE.

[0034] Details of one or more implementations of the subject matter described in this disclosure are set forth in the accompanying drawings and the description below. Other features, aspects, and advantages will become apparent from the description, the drawings, and the claims. Note that the relative dimensions of the following figures may not be drawn to scale.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0035] FIG. 1 shows an example of a wireless communications system that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0036] FIG. 2 shows an example of a wireless communications system that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0037] FIG. 3 shows an example of a prediction timeline that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0038] FIG. 4 shows an example of a process flow that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0039] FIGs. 5 and 6 show block diagrams of devices that support techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0040] FIG. 7 shows a block diagram of a communications manager that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0041] FIG. 8 shows a diagram of a system including a device that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0042] FIGs. 9 and 10 show block diagrams of devices that support techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0043] FIG. 11 shows a block diagram of a communications manager that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0044] FIG. 12 shows a diagram of a system including a device that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure.

[0045] FIGs. 13 and 14 show flowcharts illustrating methods that support techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure.DETAILED DESCRIPTION

[0046] In some wireless communications systems, a user equipment (UE) may use a machine learning (ML) model or artificial intelligence (AI) to perform prediction for one or more future channel conditions of the UE. In such cases, the UE may measure channel state information such as the channel or precoding vectors that corresponds to one or more reference signals (e.g., channel state information-reference signals (CSI-RSs) or synchronization signal blocks (SSBs) ) via a first set of resources, during a first set of measurement occasions, and predict one or more future channel conditions such as channel or precoding vectors. In such cases, the UE may perform the prediction using a prediction model (which may be referred to as an AI / ML model) in accordance with a set of prediction parameters that may include, for example, a measurement window length such as number of measurement samples, a measurement periodicity such as the distance between every two measurement samples, and a furthest temporal prediction duration such as the number of predicated samples, distance between every two predicated samples, and the distance between the first predicated sample and the last measurement sample.

[0047] In some cases, a network entity may configure a UE to perform predictions for one or more channel conditions (e.g., channel state information such as channel response or precoding vectors for a future time instance based on one or more historical measurements and an AI / ML algorithm) based on a capability of the UE. For example, different UEs may have different capabilities for performing such predictions, based on various factors and hardware configurations that may be implemented at a UE. In order to configure various different types of UEs, a network entity may need to obtain information about capabilities of the UEs. However, existing wireless communications systems may not provide for signaling messages that indicate such capabilities. Further, a capability of a UE may also depend on certain conditions that are present at the UE, and may be different based on a particular cell or scenario associated with the UE. Thus, signaling to indicate such variable capabilities of a UE may also be desirable.

[0048] In accordance with various aspects discussed herein, techniques are provided to indicate UE capabilities associated with prediction of channel state information at the UE.In some aspects, a UE may provide one or more capabilities associated with one or more hardware aspects for channel state information (CSI) prediction at the UE, which may be referred to herein as static UE capabilities. In some aspects, the static UE capabilities may include one or more of CSI reference signal triplets (e.g., a quantity of antenna ports, a quantity of resources, a quantity of antenna ports per resource, or any combination thereof) used for prediction (e.g., prediction associated with a Doppler Type2 codebook) . In some cases, a quantity of ports may be site or scenario dependent, and an envelope of all supported values may be indicated. In some cases, the CSI reference signal triplets may be indicated per band and per band-combination, and may include triplets for codebook combinations and quantity of concurrent predication based on AI / ML and prediction based on non-AI / ML method. The static UE capabilities may also indicate one or more of whether the UE needs additional time associated with AI / ML-based predictions, a CSI processing unit related capability (e.g., that indicates a quantity of processing resources used at the UE for predictions, a CSI processing unit scaling factor based on complexity relative to non-predicted measurements, a total quantity of CSI processing units available at the UE that may be shared with other AI / ML functions such as AI / ML-based beam management, AI / ML-based positioning, AI / ML-based CSI prediction and AI / ML-based CSI compression, etc., supported concurrent combinations of AI / ML functions, or any combination thereof) , one or more CSI codebook configurations (e.g., Doppler Type2 codebook related configurations such as a rank, or quantity of prediction instances) , a measurement window configuration (e.g., a CSI reference signal periodicity in terms of time or quantity of slots, or a quantity of observations needed for historical CSI) , a prediction window configuration (e.g., a gap between a first instance of a prediction and last instance of a historical CSI reference signal occasion for measurement, or number of predicated samples, or distance between every two predicated samples) , or any combination thereof.

[0049] In some aspects, a UE may provide one or more site or scenario specific capabilities associated with CSI predication at the UE, which may be referred to herein as dynamic UE capabilities. In some aspects, the dynamic UE capabilities may include a combination of one or more of a cell identification (ID) , a bandwidth part (BWP) ID, a quantity of antenna ports, a measurement window (e.g., CSI reference signal periodicity, number of measurement instances per prediction) , or a prediction window (e.g., gap to the last CSI reference signal observation, or number of predicated samples, or distance between every two predicated samples) . In some aspects, the network entity may configure a list of inference parameter combinations, and the UE may report whether it supports one or more combination (e.g., based on a bitmap with 1-bit per combination) as a dynamic UE capability. In some aspects, the network entity may configure one or more cell IDs, and the UE may report a list of inference parameter combinations explicitly based on the cell ID (s) .

[0050] Prediction of CSI in accordance with the various techniques discussed herein may provide for efficient signaling of information related to AI / ML models that may be used at a UE for CSI prediction. Such techniques may provide that there is no ambiguity in model identification and UE capabilities between a UE and a network entity for model training procedures, model inference procedures, or both, which may enable reliable and efficient use of AI / ML models to predict channel characteristics. The predicted channel characteristics may be used to determine communication parameters for communications between the UE and the network entity, and reliable predictions may allow for enhanced throughput, reduced latency, and enhanced communications reliability.

[0051] Aspects of the disclosure are initially described in the context of wireless communications systems. Aspects of the disclosure are further illustrated by and described with reference to apparatus diagrams, system diagrams, and flowcharts that relate to techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment.

[0052] FIG. 1 shows an example of a wireless communications system 100 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The wireless communications system 100 may include one or more devices, such as one or more network devices (e.g., network entities 105) , one or more UEs 115, and a core network 130. In some examples, the wireless communications system 100 may be a Long Term Evolution (LTE) network, an LTE-Advanced (LTE-A) network, an LTE-A Pro network, a New Radio (NR) network, or a network operating in accordance with other systems and radio technologies, including future systems and radio technologies not explicitly mentioned herein.

[0053] The network entities 105 may be dispersed throughout a geographic area to form the wireless communications system 100 and may include devices in different forms or having different capabilities. In various examples, a network entity 105 may be referred to as a network element, a mobility element, a radio access network (RAN) node, or network equipment, among other nomenclature. In some examples, network entities 105 and UEs 115 may wirelessly communicate via communication link (s) 125 (e.g., a radio frequency (RF) access link) . For example, a network entity 105 may support a coverage area 110 (e.g., a geographic coverage area) over which the UEs 115 and the network entity 105 may establish the communication link (s) 125. The coverage area 110 may be an example of a geographic area over which a network entity 105 and a UE 115 may support the communication of signals according to one or more radio access technologies (RATs) .

[0054] The UEs 115 may be dispersed throughout a coverage area 110 of the wireless communications system 100, and each UE 115 may be stationary, or mobile, or both at different times. The UEs 115 may be devices in different forms or having different capabilities. Some example UEs 115 are illustrated in FIG. 1. The UEs 115 described herein may be capable of supporting communications with various types of devices in the wireless communications system 100 (e.g., other wireless communication devices, including UEs 115 or network entities 105) , as shown in FIG. 1.

[0055] As described herein, a node of the wireless communications system 100, which may be referred to as a network node, or a wireless node, may be a network entity 105 (e.g., any network entity described herein) , a UE 115 (e.g., any UE described herein) , a network controller, an apparatus, a device, a computing system, one or more components, or another suitable processing entity configured to perform any of the techniques described herein. For example, a node may be a UE 115. As another example, a node may be a network entity 105. As another example, a first node may be configured to communicate with a second node or a third node. In one aspect of this example, the first node may be a UE 115, the second node may be a network entity 105, and the third node may be a UE 115. In another aspect of this example, the first node may be a UE 115, the second node may be a network entity 105, and the third node may be a network entity 105. In yet other aspects of this example, the first, second, and third nodes may be different relative to these examples. Similarly, reference to a UE 115, network entity 105, apparatus, device, computing system, or the like may include disclosure of the UE 115, network entity 105, apparatus, device, computing system, or the like being a node. For example, disclosure that a UE 115 is configured to receive information from a network entity 105 also discloses that a first node is configured to receive information from a second node.

[0056] In some examples, network entities 105 may communicate with a core network 130, or with one another, or both. For example, network entities 105 may communicate with the core network 130 via backhaul communication link (s) 120 (e.g., in accordance with an S1, N2, N3, or other interface protocol) . In some examples, network entities 105 may communicate with one another via backhaul communication link (s) 120 (e.g., in accordance with an X2, Xn, or other interface protocol) either directly (e.g., directly between network entities 105) or indirectly (e.g., via the core network 130) . In some examples, network entities 105 may communicate with one another via a midhaul communication link 162 (e.g., in accordance with a midhaul interface protocol) or a fronthaul communication link 168 (e.g., in accordance with a fronthaul interface protocol) , or any combination thereof. The backhaul communication link (s) 120, midhaul communication links 162, or fronthaul communication links 168 may be or include one or more wired links (e.g., an electrical link, an optical fiber link) or one or more wireless links (e.g., a radio link, a wireless optical link) , among other examples or various combinations thereof. A UE 115 may communicate with the core network 130 via a communication link 155.

[0057] One or more of the network entities 105 or network equipment described herein may include or may be referred to as a base station 140 (e.g., a base transceiver station, a radio base station, an NR base station, an access point, a radio transceiver, a NodeB, an eNodeB (eNB) , a next-generation NodeB or giga-NodeB (either of which may be referred to as a gNB) , a 5G NB, a next-generation eNB (ng-eNB) , a Home NodeB, a Home eNodeB, or other suitable terminology) . In some examples, a network entity 105 (e.g., a base station 140) may be implemented in an aggregated (e.g., monolithic, standalone) base station architecture, which may be configured to utilize a protocol stack that is physically or logically integrated within one network entity (e.g., a network entity 105 or a single RAN node, such as a base station 140) .

[0058] In some examples, a network entity 105 may be implemented in a disaggregated architecture (e.g., a disaggregated base station architecture, a disaggregated RAN architecture) , which may be configured to utilize a protocol stack that is physically or logically distributed among multiple network entities (e.g., network entities 105) , such as an integrated access and backhaul (IAB) network, an open RAN (O-RAN) (e.g., a network configuration sponsored by the O-RAN Alliance) , or a virtualized RAN (vRAN) (e.g., a cloud RAN (C-RAN) ) . For example, a network entity 105 may include one or more of a central unit (CU) , such as a CU 160, a distributed unit (DU) , such as a DU 165, a radio unit (RU) , such as an RU 170, a RAN Intelligent Controller (RIC) , such as an RIC 175 (e.g., a Near-Real Time RIC (Near-RT RIC) , a Non-Real Time RIC (Non-RT RIC) ) , a Service Management and Orchestration (SMO) system, such as an SMO system 180, or any combination thereof. An RU 170 may also be referred to as a radio head, a smart radio head, a remote radio head (RRH) , a remote radio unit (RRU) , or a transmission reception point (TRP) . One or more components of the network entities 105 in a disaggregated RAN architecture may be co-located, or one or more components of the network entities 105 may be located in distributed locations (e.g., separate physical locations) . In some examples, one or more of the network entities 105 of a disaggregated RAN architecture may be implemented as virtual units (e.g., a virtual CU (VCU) , a virtual DU (VDU) , a virtual RU (VRU) ) .

[0059] The split of functionality between a CU 160, a DU 165, and an RU 170 is flexible and may support different functionalities depending on which functions (e.g., network layer functions, protocol layer functions, baseband functions, RF functions, or any combinations thereof) are performed at a CU 160, a DU 165, or an RU 170. For example, a functional split of a protocol stack may be employed between a CU 160 and a DU 165 such that the CU 160 may support one or more layers of the protocol stack and the DU 165 may support one or more different layers of the protocol stack. In some examples, the CU 160 may host upper protocol layer (e.g., layer 3 (L3) , layer 2 (L2) ) functionality and signaling (e.g., Radio Resource Control (RRC) , service data adaptation protocol (SDAP) , Packet Data Convergence Protocol (PDCP) ) . The CU 160 (e.g., one or more CUs) may be connected to a DU 165 (e.g., one or more DUs) or an RU 170 (e.g., one or more RUs) , or some combination thereof, and the DUs 165, RUs 170, or both may host lower protocol layers, such as layer 1 (L1) (e.g., physical (PHY) layer) or L2 (e.g., radio link control (RLC) layer, medium access control (MAC) layer) functionality and signaling, and may each be at least partially controlled by the CU 160. Additionally, or alternatively, a functional split of the protocol stack may be employed between a DU 165 and an RU 170 such that the DU 165 may support one or more layers of the protocol stack and the RU 170 may support one or more different layers of the protocol stack. The DU 165 may support one or multiple different cells (e.g., via one or multiple different RUs, such as an RU 170) . In some cases, a functional split between a CU 160 and a DU 165 or between a DU 165 and an RU 170 may be within a protocol layer (e.g., some functions for a protocol layer may be performed by one of a CU 160, a DU 165, or an RU 170, while other functions of the protocol layer are performed by a different one of the CU 160, the DU 165, or the RU 170) . A CU 160 may be functionally split further into CU control plane (CU-CP) and CU user plane (CU-UP) functions. A CU 160 may be connected to a DU 165 via a midhaul communication link 162 (e.g., F1, F1-c, F1-u) , and a DU 165 may be connected to an RU 170 via a fronthaul communication link 168 (e.g., open fronthaul (FH) interface) . In some examples, a midhaul communication link 162 or a fronthaul communication link 168 may be implemented in accordance with an interface (e.g., a channel) between layers of a protocol stack supported by respective network entities (e.g., one or more of the network entities 105) that are in communication via such communication links.

[0060] In some wireless communications systems (e.g., the wireless communications system 100) , infrastructure and spectral resources for radio access may support wireless backhaul link capabilities to supplement wired backhaul connections, providing an IAB network architecture (e.g., to a core network 130) . In some cases, in an IAB network, one or more of the network entities 105 (e.g., network entities 105 or IAB node (s) 104) may be partially controlled by each other. The IAB node (s) 104 may be referred to as a donor entity or an IAB donor. A DU 165 or an RU 170 may be partially controlled by a CU 160 associated with a network entity 105 or base station 140 (such as a donor network entity or a donor base station) . The one or more donor entities (e.g., IAB donors) may be in communication with one or more additional devices (e.g., IAB node (s) 104) via supported access and backhaul links (e.g., backhaul communication link (s) 120) . IAB node (s) 104 may include an IAB mobile termination (IAB-MT) controlled (e.g., scheduled) by one or more DUs (e.g., DUs 165) of a coupled IAB donor. An IAB-MT may be equipped with an independent set of antennas for relay of communications with UEs 115 or may share the same antennas (e.g., of an RU 170) of IAB node (s) 104 used for access via the DU 165 of the IAB node (s) 104 (e.g., referred to as virtual IAB-MT (vIAB-MT) ) . In some examples, the IAB node (s) 104 may include one or more DUs (e.g., DUs 165) that support communication links with additional entities (e.g., IAB node (s) 104, UEs 115) within the relay chain or configuration of the access network (e.g., downstream) . In such cases, one or more components of the disaggregated RAN architecture (e.g., the IAB node (s) 104 or components of the IAB node (s) 104) may be configured to operate according to the techniques described herein.

[0061] In the case of the techniques described herein applied in the context of a disaggregated RAN architecture, one or more components of the disaggregated RAN architecture may be configured to support techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment as described herein. For example, some operations described as being performed by a UE 115 or a network entity 105 (e.g., a base station 140) may additionally, or alternatively, be performed by one or more components of the disaggregated RAN architecture (e.g., components such as an IAB node, a DU 165, a CU 160, an RU 170, an RIC 175, an SMO system 180) .

[0062] A UE 115 may include or may be referred to as a mobile device, a wireless device, a remote device, a handheld device, or a subscriber device, or some other suitable terminology, where the “device” may also be referred to as a unit, a station, a terminal, or a client, among other examples. A UE 115 may also include or may be referred to as a personal electronic device such as a cellular phone, a personal digital assistant (PDA) , a tablet computer, a laptop computer, or a personal computer. In some examples, a UE 115 may include or be referred to as a wireless local loop (WLL) station, an Internet of Things (IoT) device, an Internet of Everything (IoE) device, or a machine type communications (MTC) device, among other examples, which may be implemented in various objects such as appliances, vehicles, or meters, among other examples.

[0063] The UEs 115 described herein may be able to communicate with various types of devices, such as UEs 115 that may sometimes operate as relays, as well as the network entities 105 and the network equipment including macro eNBs or gNBs, small cell eNBs or gNBs, or relay base stations, among other examples, as shown in FIG. 1.

[0064] The UEs 115 and the network entities 105 may wirelessly communicate with one another via the communication link (s) 125 (e.g., one or more access links) using resources associated with one or more carriers. The term “carrier” may refer to a set of RF spectrum resources having a defined PHY layer structure for supporting the communication link (s) 125. For example, a carrier used for the communication link (s) 125 may include a portion of an RF spectrum band (e.g., a bandwidth part (BWP) ) that is operated according to one or more PHY layer channels for a given RAT (e.g., LTE, LTE-A, LTE-A Pro, NR) . Each PHY layer channel may carry acquisition signaling (e.g., synchronization signals, system information) , control signaling that coordinates operation for the carrier, user data, or other signaling. The wireless communications system 100 may support communication with a UE 115 using carrier aggregation or multi-carrier operation. A UE 115 may be configured with multiple downlink component carriers and one or more uplink component carriers according to a carrier aggregation configuration. Carrier aggregation may be used with both frequency division duplexing (FDD) and time division duplexing (TDD) component carriers. Communication between a network entity 105 and other devices may refer to communication between the devices and any portion (e.g., entity, sub-entity) of a network entity 105. For example, the terms “transmitting, ” “receiving, ” or “communicating, ” when referring to a network entity 105, may refer to any portion of a network entity 105 (e.g., a base station 140, a CU 160, a DU 165, a RU 170) of a RAN communicating with another device (e.g., directly or via one or more other network entities, such as one or more of the network entities 105) .

[0065] Signal waveforms transmitted via a carrier may be made up of multiple subcarriers (e.g., using multi-carrier modulation (MCM) techniques such as orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) or discrete Fourier transform spread OFDM (DFT-S-OFDM) ) . In a system employing MCM techniques, a resource element may refer to resources of one symbol period (e.g., a duration of one modulation symbol) and one subcarrier, in which case the symbol period and subcarrier spacing may be inversely related. The quantity of bits carried by each resource element may depend on the modulation scheme (e.g., the order of the modulation scheme, the coding rate of the modulation scheme, or both) , such that a relatively higher quantity of resource elements (e.g., in a transmission duration) and a relatively higher order of a modulation scheme may correspond to a relatively higher rate of communication. A wireless communications resource may refer to a combination of an RF spectrum resource, a time resource, and a spatial resource (e.g., a spatial layer, a beam) , and the use of multiple spatial resources may increase the data rate or data integrity for communications with a UE 115.

[0066] The time intervals for the network entities 105 or the UEs 115 may be expressed in multiples of a basic time unit which may, for example, refer to a sampling period of Ts=1 /  (Δfmax·Nf) seconds, for which Δfmax may represent a supported subcarrier spacing, and Nf may represent a supported discrete Fourier transform (DFT) size. Time intervals of a communications resource may be organized according to radio frames each having a specified duration (e.g., 10 milliseconds (ms) ) . Each radio frame may be identified by a system frame number (SFN) (e.g., ranging from 0 to 1023) .

[0067] Each frame may include multiple consecutively-numbered subframes or slots, and each subframe or slot may have the same duration. In some examples, a frame may be divided (e.g., in the time domain) into subframes, and each subframe may be further divided into a quantity of slots. Alternatively, each frame may include a variable quantity of slots, and the quantity of slots may depend on subcarrier spacing. Each slot may include a quantity of symbol periods (e.g., depending on the length of the cyclic prefix prepended to each symbol period) . In some wireless communications systems, such as the wireless communications system 100, a slot may further be divided into multiple mini-slots associated with one or more symbols. Excluding the cyclic prefix, each symbol period may be associated with one or more (e.g., Nf) sampling periods. The duration of a symbol period may depend on the subcarrier spacing or frequency band of operation.

[0068] A subframe, a slot, a mini-slot, or a symbol may be the smallest scheduling unit (e.g., in the time domain) of the wireless communications system 100 and may be referred to as a transmission time interval (TTI) . In some examples, the TTI duration (e.g., a quantity of symbol periods in a TTI) may be variable. Additionally, or alternatively, the smallest scheduling unit of the wireless communications system 100 may be dynamically selected (e.g., in bursts of shortened TTIs (sTTIs) ) .

[0069] Physical channels may be multiplexed for communication using a carrier according to various techniques. A physical control channel and a physical data channel may be multiplexed for signaling via a downlink carrier, for example, using one or more of time division multiplexing (TDM) techniques, frequency division multiplexing (FDM) techniques, or hybrid TDM-FDM techniques. A control region (e.g., a control resource set (CORESET) ) for a physical control channel may be defined by a set of symbol periods and may extend across the system bandwidth or a subset of the system bandwidth of the carrier. One or more control regions (e.g., CORESETs) may be configured for a set of the UEs 115. For example, one or more of the UEs 115 may monitor or search control regions for control information according to one or more search space sets, and each search space set may include one or multiple control channel candidates in one or more aggregation levels arranged in a cascaded manner. An aggregation level for a control channel candidate may refer to an amount of control channel resources (e.g., control channel elements (CCEs) ) associated with encoded information for a control information format having a given payload size. Search space sets may include common search space sets configured for sending control information to UEs 115 (e.g., one or more UEs) or may include UE-specific search space sets for sending control information to a UE 115 (e.g., a specific UE) .

[0070] In some examples, a network entity 105 (e.g., a base station 140, an RU 170) may be movable and therefore provide communication coverage for a moving coverage area, such as the coverage area 110. In some examples, coverage areas 110 (e.g., different coverage areas) associated with different technologies may overlap, but the coverage areas 110 (e.g., different coverage areas) may be supported by the same network entity (e.g., a network entity 105) . In some other examples, overlapping coverage areas, such as a coverage area 110, associated with different technologies may be supported by different network entities (e.g., the network entities 105) . The wireless communications system 100 may include, for example, a heterogeneous network in which different types of the network entities 105 support communications for coverage areas 110 (e.g., different coverage areas) using the same or different RATs.

[0071] The wireless communications system 100 may be configured to support ultra-reliable communications or low-latency communications, or various combinations thereof. For example, the wireless communications system 100 may be configured to support ultra-reliable low-latency communications (URLLC) . The UEs 115 may be designed to support ultra-reliable, low-latency, or critical functions. Ultra-reliable communications may include private communication or group communication and may be supported by one or more services such as push-to-talk, video, or data. Support for ultra-reliable, low-latency functions may include prioritization of services, and such services may be used for public safety or general commercial applications. The terms ultra-reliable, low-latency, and ultra-reliable low-latency may be used interchangeably herein.

[0072] In some examples, a UE 115 may be configured to support communicating directly with other UEs (e.g., one or more of the UEs 115) via a device-to-device (D2D) communication link, such as a D2D communication link 135 (e.g., in accordance with a peer-to-peer (P2P) , D2D, or sidelink protocol) . In some examples, one or more UEs 115 of a group that are performing D2D communications may be within the coverage area 110 of a network entity 105 (e.g., a base station 140, an RU 170) , which may support aspects of such D2D communications being configured by (e.g., scheduled by) the network entity 105. In some examples, one or more UEs 115 of such a group may be outside the coverage area 110 of a network entity 105 or may be otherwise unable to or not configured to receive transmissions from a network entity 105. In some examples, groups of the UEs 115 communicating via D2D communications may support a one-to-many (1: M) system in which each UE 115 transmits to one or more of the UEs 115 in the group. In some examples, a network entity 105 may facilitate the scheduling of resources for D2D communications. In some other examples, D2D communications may be carried out between the UEs 115 without an involvement of a network entity 105.

[0073] The core network 130 may provide user authentication, access authorization, tracking, Internet Protocol (IP) connectivity, and other access, routing, or mobility functions. The core network 130 may be an evolved packet core (EPC) or 5G core (5GC) , which may include at least one control plane entity that manages access and mobility (e.g., a mobility management entity (MME) , an access and mobility management function (AMF) ) and at least one user plane entity that routes packets or interconnects to external networks (e.g., a serving gateway (S-GW) , a Packet Data Network (PDN) gateway (P-GW) , or a user plane function (UPF) ) . The control plane entity may manage non-access stratum (NAS) functions such as mobility, authentication, and bearer management for the UEs 115 served by the network entities 105 (e.g., base stations 140) associated with the core network 130. User IP packets may be transferred through the user plane entity, which may provide IP address allocation as well as other functions. The user plane entity may be connected to IP services 150 for one or more network operators. The IP services 150 may include access to the Internet, Intranet (s) , an IP Multimedia Subsystem (IMS) , or a Packet-Switched Streaming Service.

[0074] The wireless communications system 100 may operate using one or more frequency bands, which may be in the range of 300 megahertz (MHz) to 300 gigahertz (GHz) . Generally, the region from 300 MHz to 3 GHz is known as the ultra-high frequency (UHF) region or decimeter band because the wavelengths range from approximately one decimeter to one meter in length. UHF waves may be blocked or redirected by buildings and environmental features, which may be referred to as clusters, but the waves may penetrate structures sufficiently for a macro cell to provide service to the UEs 115 located indoors. Communications using UHF waves may be associated with smaller antennas and shorter ranges (e.g., less than one hundred kilometers) compared to communications using the smaller frequencies and longer waves of the high frequency (HF) or very high frequency (VHF) portion of the spectrum below 300 MHz.

[0075] The wireless communications system 100 may utilize both licensed and unlicensed RF spectrum bands. For example, the wireless communications system 100 may employ License Assisted Access (LAA) , LTE-Unlicensed (LTE-U) RAT, or NR technology using an unlicensed band such as the 5 GHz industrial, scientific, and medical (ISM) band. While operating using unlicensed RF spectrum bands, devices such as the network entities 105 and the UEs 115 may employ carrier sensing for collision detection and avoidance. In some examples, operations using unlicensed bands may be based on a carrier aggregation configuration in conjunction with component carriers operating using a licensed band (e.g., LAA) . Operations using unlicensed spectrum may include downlink transmissions, uplink transmissions, P2P transmissions, or D2D transmissions, among other examples.

[0076] A network entity 105 (e.g., a base station 140, an RU 170) or a UE 115 may be equipped with multiple antennas, which may be used to employ techniques such as transmit diversity, receive diversity, multiple-input multiple-output (MIMO) communications, or beamforming. The antennas of a network entity 105 or a UE 115 may be located within one or more antenna arrays or antenna panels, which may support MIMO operations or transmit or receive beamforming. For example, one or more base station antennas or antenna arrays may be co-located at an antenna assembly, such as an antenna tower. In some examples, antennas or antenna arrays associated with a network entity 105 may be located at diverse geographic locations. A network entity 105 may include an antenna array with a set of rows and columns of antenna ports that the network entity 105 may use to support beamforming of communications with a UE 115. Likewise, a UE 115 may include one or more antenna arrays that may support various MIMO or beamforming operations. Additionally, or alternatively, an antenna panel may support RF beamforming for a signal transmitted via an antenna port.

[0077] Beamforming, which may also be referred to as spatial filtering, directional transmission, or directional reception, is a signal processing technique that may be used at a transmitting device or a receiving device (e.g., a network entity 105, a UE 115) to shape or steer an antenna beam (e.g., a transmit beam, a receive beam) along a spatial path between the transmitting device and the receiving device. Beamforming may be achieved by combining the signals communicated via antenna elements of an antenna array such that some signals propagating along particular orientations with respect to an antenna array experience constructive interference while others experience destructive interference. The adjustment of signals communicated via the antenna elements may include a transmitting device or a receiving device applying amplitude offsets, phase offsets, or both to signals carried via the antenna elements associated with the device. The adjustments associated with each of the antenna elements may be defined by a beamforming weight set associated with a particular orientation (e.g., with respect to the antenna array of the transmitting device or receiving device, or with respect to some other orientation) .

[0078] The wireless communications system 100 may be a packet-based network that operates according to a layered protocol stack. In the user plane, communications at the bearer or PDCP layer may be IP-based. An RLC layer may perform packet segmentation and reassembly to communicate via logical channels. A MAC layer may perform priority handling and multiplexing of logical channels into transport channels. The MAC layer also may implement error detection techniques, error correction techniques, or both to support retransmissions to improve link efficiency. In the control plane, an RRC layer may provide establishment, configuration, and maintenance of an RRC connection between a UE 115 and a network entity 105 or a core network 130 supporting radio bearers for user plane data. A PHY layer may map transport channels to physical channels.

[0079] In some aspects, a UE 115 may have a capability to perform prediction for one or more channel measurements, such as CSI measurements. A prediction capability of a UE 115 may be associated with one or more static UE capabilities, and one or more dynamic UE capabilities. In some aspects, a network entity 105 may transmit a capability request to a UE 115 that requests an indication of UE 115 capabilities associated with CSI prediction. A UE 115 may transmit a first capability indication that indicates one or more static prediction capabilities to the network entity 105. The network entity 105, based on the UE 115 capability indication, may transmit configuration information to the UE 115 to configure CSI prediction. Based on the configuration information, and one or more conditions at the UE 115 (e.g., a serving cell ID, a BWP associated with one or more carriers, etc. ) , the UE 115 may transmit a second capability indication with one or more dynamic UE capabilities that are based on the one or more conditions at the UE. The network entity 105 may, responsive to the second capability indication, provide further configuration or reconfiguration information associated with CSI prediction at the UE 115. The UE 115 may perform predictions in accordance with the configured CSI prediction, such as in accordance with one or more AI / ML algorithms, and transmit predicted values in one or more CSI reports.

[0080] FIG. 2 shows an example of a wireless communications system 200 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a UE in accordance with one or more aspects of the present disclosure. In some cases, the wireless communications system 200 may implement or be implemented by aspects of the wireless communications system 100. For example, the wireless communications system 200 may include one or more UEs 115 and one or more network entities 105, including UE 115-a and network entity 105-a, which may be examples of the corresponding devices as described herein.

[0081] In some aspects, the UE 115-a may perform the channel state prediction 230, such as by using a machine learning model such as an AI / ML model for CSI prediction 240, which may take one or more historical inputs 235 and generate one or more predicted CSI 245. In some aspects, the network entity 105-a may transmit a capability request 205 to the UE 115-a that requests an indication of UE 115-a capabilities associated with CSI prediction. The UE 115-a may transmit a first capability indication 210 that indicates one or more static prediction capabilities to the network entity 105-a. The network entity 105, based on the UE 115-a capability indication, may transmit configuration information, such as RRC configuration information 215, to the UE 115-a to configure CSI prediction. Based on the RRC configuration information 215, and one or more conditions at the UE 115-a (e.g., a serving cell ID, a BWP associated with one or more carriers, etc. ) , the UE 115-a may transmit a second capability indication 220 with one or more dynamic UE capabilities that are based on the one or more conditions at the UE 115-a. The network entity 105-a may, responsive to the second capability indication 220, provide further configuration or reconfiguration information, such as RRC reconfiguration information 225, for CSI prediction at the UE 115-a. The UE 115-a may perform predictions in accordance with the configured CSI prediction, such as in accordance with the AI / ML model for CSI prediction 240, and transmit predicted values in one or more CSI reports.

[0082] In some aspects, the static UE capabilities provided in the first capability indication 210 may include one or more CSI reference signal triplets (e.g., each triplet includes a total quantity of CSI-RS ports, a quantity of CSI-RS resources, a quantity of CSI-RS ports per CSI-RS resource, or any combination thereof) associated with prediction using the AI / ML model for CSI prediction 240 (e.g., which may provide predictions associated with a Doppler Type2 codebook) . As discussed, in some cases a quantity of CSI-RS ports per resource may be site or scenario dependent, and an envelope of all supported values may be indicated. In some cases, the CSI reference signal triplets may be indicated per band and per band-combination, and may include triplets for concurrent codebook combinations and quantity of concurrent AI-based predication and non-AI / ML based prediction. The static UE capabilities may also indicate whether the UE 115-a needs additional time associated with predictions, a CSI processing unit related capability, or both. In some aspects, the CSI processing unit related capability may indicate a quantity of processing resources used at the UE 115-a for predictions, a CSI processing unit scaling factor based on complexity relative to non-predicted measurements, a total quantity of CSI processing units available at the UE 115-a that may be shared with other AI / ML functions, supported concurrent combinations of AI / ML functions, or any combination thereof. Additionally, or alternatively, the static UE capabilities may include one or more CSI codebook configurations (e.g., Doppler Type2 codebook related configurations such as a rank, or quantity of prediction instances) , a measurement window configuration (e.g., a CSI reference signal periodicity in terms of time or quantity of slots, or a quantity of observations needed for historical CSI) , a prediction window configuration (e.g., a gap between a first instance of a prediction and last instance of a historical CSI reference signal occasion for measurement, number of predicated samples, or the distance between every two predicated samples) , or any combination thereof.

[0083] In some aspects, in a data collection phase, the configuration of data collection reference signals (RSs) may be different, such as a different central frequency, BWP ID, number of ports (per resource) , RS periodicity, or any combination thereof. These parameters may not be aligned across different cells and different infrastructure vendors or operators. Such different parameters may result in different model designs for different sites or scenarios, unless the UE 115-a uses a generalized model to serve all the cases. In some cases, the UE 115-a may only support AI / ML processing with specific configuration in some cells or only support AI / ML processing in some cells but not all cells. In some aspects, to account for potential different parameters, the UE 115-a may provide one or more site or scenario specific capabilities, or dynamic UE capabilities, associated with CSI predication at the UE 115-a in the second capability indication 220. In some aspects, the dynamic UE capabilities may include a combination of one or more of a cell ID, a BWP ID, a quantity of CSI-RS ports (per resource) , a measurement window (e.g., CSI reference signal periodicity, number of measurement instances per prediction) , or a prediction window (e.g., gap to the last CSI reference signal observation, and / or a distance between prediction instances (in terms of ms or slot) , and / or number of predicated samples) . For example, based on the UE 115-a being configured in a first BWP (e.g. BWP1) , the UE 115-a may report that, for BWP1, 32 antenna ports are supported, a 5 ms and four observation measurement window, and a 5 ms gap to a last CSI-RS observation prediction window; and based on the UE 115-a being configured in a second BWP (e.g. BWP2) , the UE 115-a may report that for BWP2, 8 antenna ports are supported, a 5 ms and four observation measurement window, and a 5 ms gap to a last CSI-RS observation prediction window. In some cases, the measurement window and the prediction window capabilities may be dependent on a location or scenario at the UE 115-a (e.g., a particular cell ID may have one or more carriers that occupy a particular BWP, and the UE 115-a prediction capabilities may be different for different BWPs) , and in such cases the UE may report an envelope of all supported values.

[0084] In some aspects, to account for potential different parameters based on a site or current conditions at the UE 115-a, the network entity 105-a may configure a list of inference parameter combinations and provide the list with the RRC configuration information 215, and the UE 115-a may report whether it supports one or more combination (e.g., based on a bitmap with 1-bit per combination) as a dynamic UE capability. In some aspects, the network entity 105-a may configure one or more cell IDs with the RRC configuration information 215, and the UE 115-a may report a list of inference parameter combinations explicitly based on the cell ID (s) . In some aspects, the network entity 105-a may configure one or more cell IDs with the RRC configuration information 215, and the UE 115-a may response in step 4 whether it supports the AI / ML-prediction for the configured cell ID (with the entire static capability already signaled by the UE 115-a) .

[0085] FIG. 3 shows an example of a prediction timeline 300 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure. In some cases, the prediction timeline 300 may implement or be implemented by aspects of the wireless communications system 100 or 200. For example, the prediction timeline 300 may indicate a capability of a UE with respect to channel state predictions, and such capability may be reported to a network entity, where the UE and network entity may be examples of the corresponding devices as described herein.

[0086] In the example of FIG. 3, a network entity may configure a CSI-RS 305 that may be used for nominal measurement and prediction. The CSI-RS 305 may have a periodicity of 5 slots. In this case, a UE may support channel state prediction with a 5 slot measurement window and four measurements used for a prediction. In such cases, the UE may determine a predicted CSI measurement 310 in slot n+14 based on CSI-RS 305 transmissions in slot n+10, slot n+5, slot n, and slot n-5. Further the UE may determine another predicted CSI measurement 315 in slot n+19 based on CSI-RS 305 transmissions in slot n+15, slot n+10, slot n+5, and slot n. As discussed herein, the UE may report one or more capability parameters associated with predicted CSI measurements 310 and 315, in accordance with various described techniques. In some other cases, UE may predict and report CSI for more than one slots in the future.

[0087] FIG. 4 shows an example of a process flow 400 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a UE in accordance with one or more aspects of the present disclosure. In some cases, the process flow 400 may implement or be implemented by aspects of the wireless communications system 100, the wireless communications system 200, the prediction timeline 300, or any combination thereof. For example, the process flow 400 may include a UE 115-b and network entity 105-b, which may be examples of the corresponding devices as described herein. In the following description of the process flow 400, the operations between the UE 115-b and network entity 105-b, may be transmitted in a different order than the example order shown, or may be performed in different orders or at different times. Some operations may also be omitted from the process flow 400, and other operations may be added to the process flow 400.

[0088] As illustrated in the process flow of FIG. 4, at 405, the network entity 105-b may transmit, and the UE 115-b may receive, a UE capability enquiry. The capability enquiry may request that the UE 115-b report a capability to perform CSI prediction, in accordance with various aspects as discussed herein.

[0089] At 410, the UE 115-b may transmit, and the network entity 105-a may receive, a first UE capability information transmission. The first UE capability information may include, for example, one or more static UE capabilities associated with channel state prediction, as discussed herein.

[0090] At 415, the network entity 105-b may transmit, and the UE 115-b may receive, a RRC configuration or reconfiguration message. In some aspects, the RRC configuration or reconfiguration message may indicate that one or more prediction models are enabled and that the UE 115-b is to perform channel state prediction in accordance with the prediction models.

[0091] At 420, the UE 115-b may transmit, and the network entity 105-a may receive, a second UE capability information transmission that indicates applicable functionality reporting such as, for example, one or more dynamic UE capabilities associated with channel state prediction, as discussed herein.

[0092] At 425, the network entity 105-b may transmit, and the UE 115-b may receive, a RRC reconfiguration message. In some aspects, the RRC reconfiguration message may indicate that one or more prediction models are enabled or disabled at the UE 115-b, in accordance with the second UE capability information. At 430, the network entity 105-b and the UE 115-b may perform model activation, deactivation, inference, and monitoring procedures in accordance with the configured AI / ML models.

[0093] In some aspects, for the operations at 415 through 425, because the AI / ML models may be data-driven, the UE 115-b may collect data from a deployment, scenario, or one or more sites (e.g., cells) , or the data collected from different deployments, scenarios, or sites may have a different distribution. In such cases, the UE 115-b may have one or more models that are cell or scenario dependent, and thus the operations at 415 through 425 may be used to select a model in accordance with the particular capabilities of the UE 115-b. In some aspects, the RRC configuration or reconfiguration provided at 415 may indicate one or more associated IDs for one or more AI / ML models, and at 420 the UE 115-b may report an applicability for each indicated associated ID. In other aspects, the RRC configuration or reconfiguration provided at 415 may indicate a list of candidate inference parameter combinations for one or more associated IDs, and at 420 the UE 115-b may report an applicability for the candidate inference parameters for each indicated associated ID (e.g., in a bitmap) . In further aspects, the RRC configuration or reconfiguration provided at 415 may indicate one or more cell IDs, and at 420 the UE 115-b may provide a list of supported inference parameter combinations explicitly.

[0094] Further, the network entity 105-b may change one or more communication parameters for the UE 115-b, such as by changing an active BWP. As discussed herein, a UE 115-b capability for channel state prediction may be different for different active BWPs, and each time the network entity 105-b changes the BWP via RRC reconfiguration, even within a same cell, the dynamic inference parameters may change since they contain BWP ID. Accordingly, the operations at 405 and 410 may only happen once while the UE 115-b is camped with one cell, but the operations at 415 through 425 may occur multiple times within the cell. In other words, if the network creates a new BWP via RRC reconfiguration and changes the UE 115-b BWP to the newly created one (which may be limited to the update on a set of specific parameters, such as MIMO antenna related configuration, CSI configuration, etc., or whether the new evaluation of the applicability is needed upon the new BWP creation, and can be signaled in the RRC) , the UE 115-b may report a new set of applicable functionality, including dynamic inference parameters, that corresponds to that new BWP. Thereafter, network entity 105-b and UE 115-b may perform the operations at 420 and 425 according to the newly created BWPs. As discussed, such operations may be repeated when the network entity 105-b makes any further changes to an active BWP at the UE 115-b.

[0095] FIG. 5 shows a block diagram 500 of a device 505 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The device 505 may be an example of aspects of a UE 115 as described herein. The device 505 may include a receiver 510, a transmitter 515, and a communications manager 520. The device 505, or one or more components of the device 505 (e.g., the receiver 510, the transmitter 515, the communications manager 520) , may include at least one processor, which may be coupled with at least one memory, to, individually or collectively, support or enable the described techniques. Each of these components may be in communication with one another (e.g., via one or more buses) .

[0096] The receiver 510 may provide a means for receiving information such as packets, user data, control information, or any combination thereof associated with various information channels (e.g., control channels, data channels, information channels related to techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment) . Information may be passed on to other components of the device 505. The receiver 510 may utilize a single antenna or a set of multiple antennas.

[0097] The transmitter 515 may provide a means for transmitting signals generated by other components of the device 505. For example, the transmitter 515 may transmit information such as packets, user data, control information, or any combination thereof associated with various information channels (e.g., control channels, data channels, information channels related to techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment) . In some examples, the transmitter 515 may be co-located with a receiver 510 in a transceiver module. The transmitter 515 may utilize a single antenna or a set of multiple antennas.

[0098] The communications manager 520, the receiver 510, the transmitter 515, or various combinations or components thereof may be examples of means for performing various aspects of techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment as described herein. For example, the communications manager 520, the receiver 510, the transmitter 515, or various combinations or components thereof may be capable of performing one or more of the functions described herein.

[0099] In some examples, the communications manager 520, the receiver 510, the transmitter 515, or various combinations or components thereof may be implemented in hardware (e.g., in communications management circuitry) . The hardware may include at least one of a processor, a digital signal processor (DSP) , a central processing unit (CPU) , an application-specific integrated circuit (ASIC) , a field-programmable gate array (FPGA) or other programmable logic device, a microcontroller, discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or any combination thereof configured as or otherwise supporting, individually or collectively, a means for performing the functions described in the present disclosure. In some examples, at least one processor and at least one memory coupled with the at least one processor may be configured to perform one or more of the functions described herein (e.g., by one or more processors, individually or collectively, executing instructions stored in the at least one memory) .

[0100] Additionally, or alternatively, the communications manager 520, the receiver 510, the transmitter 515, or various combinations or components thereof may be implemented in code (e.g., as communications management software or firmware) executed by at least one processor (e.g., referred to as a processor-executable code) . If implemented in code executed by at least one processor, the functions of the communications manager 520, the receiver 510, the transmitter 515, or various combinations or components thereof may be performed by a general-purpose processor, a DSP, a CPU, an ASIC, an FPGA, a microcontroller, or any combination of these or other programmable logic devices (e.g., configured as or otherwise supporting, individually or collectively, a means for performing the functions described in the present disclosure) .

[0101] In some examples, the communications manager 520 may be configured to perform various operations (e.g., receiving, obtaining, monitoring, outputting, transmitting) using or otherwise in cooperation with the receiver 510, the transmitter 515, or both. For example, the communications manager 520 may receive information from the receiver 510, send information to the transmitter 515, or be integrated in combination with the receiver 510, the transmitter 515, or both to obtain information, output information, or perform various other operations as described herein.

[0102] The communications manager 520 may support wireless communications in accordance with examples as disclosed herein. For example, the communications manager 520 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with AI / ML-based prediction. The communications manager 520 is capable of, configured to, or operable to support a means for transmitting first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The communications manager 520 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The communications manager 520 is capable of, configured to, or operable to support a means for transmitting second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0103] By including or configuring the communications manager 520 in accordance with examples as described herein, the device 505 (e.g., at least one processor controlling or otherwise coupled with the receiver 510, the transmitter 515, the communications manager 520, or a combination thereof) may support techniques for UE capability signaling for channel state predictions, which may provide for more reliable and efficient utilization of communication resources.

[0104] FIG. 6 shows a block diagram 600 of a device 605 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The device 605 may be an example of aspects of a device 505 or a UE 115 as described herein. The device 605 may include a receiver 610, a transmitter 615, and a communications manager 620. The device 605, or one or more components of the device 605 (e.g., the receiver 610, the transmitter 615, the communications manager 620) , may include at least one processor, which may be coupled with at least one memory, to support the described techniques. Each of these components may be in communication with one another (e.g., via one or more buses) .

[0105] The receiver 610 may provide a means for receiving information such as packets, user data, control information, or any combination thereof associated with various information channels (e.g., control channels, data channels, information channels related to techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment) . Information may be passed on to other components of the device 605. The receiver 610 may utilize a single antenna or a set of multiple antennas.

[0106] The transmitter 615 may provide a means for transmitting signals generated by other components of the device 605. For example, the transmitter 615 may transmit information such as packets, user data, control information, or any combination thereof associated with various information channels (e.g., control channels, data channels, information channels related to techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment) . In some examples, the transmitter 615 may be co-located with a receiver 610 in a transceiver module. The transmitter 615 may utilize a single antenna or a set of multiple antennas.

[0107] The device 605, or various components thereof, may be an example of means for performing various aspects of techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment as described herein. For example, the communications manager 620 may include a capability component 625, a configuration component 630, a capability update component 635, or any combination thereof. The communications manager 620 may be an example of aspects of a communications manager 520 as described herein. In some examples, the communications manager 620, or various components thereof, may be configured to perform various operations (e.g., receiving, obtaining, monitoring, outputting, transmitting) using or otherwise in cooperation with the receiver 610, the transmitter 615, or both. For example, the communications manager 620 may receive information from the receiver 610, send information to the transmitter 615, or be integrated in combination with the receiver 610, the transmitter 615, or both to obtain information, output information, or perform various other operations as described herein.

[0108] The communications manager 620 may support wireless communications in accordance with examples as disclosed herein. The capability component 625 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with AI / ML-based prediction. The capability component 625 is capable of, configured to, or operable to support a means for transmitting first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The configuration component 630 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The capability update component 635 is capable of, configured to, or operable to support a means for transmitting second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0109] FIG. 7 shows a block diagram 700 of a communications manager 720 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The communications manager 720 may be an example of aspects of a communications manager 520, a communications manager 620, or both, as described herein. The communications manager 720, or various components thereof, may be an example of means for performing various aspects of techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment as described herein. For example, the communications manager 720 may include a capability component 725, a configuration component 730, a capability update component 735, an inference component 740, or any combination thereof. Each of these components, or components or subcomponents thereof (e.g., one or more processors, one or more memories) , may communicate, directly or indirectly, with one another (e.g., via one or more buses) .

[0110] The communications manager 720 may support wireless communications in accordance with examples as disclosed herein. The capability component 725 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with AI / ML-based prediction. In some examples, the capability component 725 is capable of, configured to, or operable to support a means for transmitting first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The configuration component 730 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The capability update component 735 is capable of, configured to, or operable to support a means for transmitting second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0111] In some examples, the first UE capability information indicates one or more of a quantity of antenna ports, a quantity of wireless resources, a quantity of antenna ports per wireless resource, or any combination thereof, associated with prediction of channel state information. In some examples, the first UE capability information indicates a first timeline supported by the UE for predicted channel state information reporting, the first timeline different than a second timeline associated with channel state information reporting that does not include one or more predicted parameters. In some examples, the first UE capability information indicates a quantity of processing resources associated with prediction of channel state information at the UE. In some examples, the first UE capability information indicates one or more parameters associated with a Doppler Type2 codebook channel state information report. In some examples, the first UE capability information indicates one or more measurement window parameters supported by the UE for prediction of channel state information. In some examples, the first UE capability information indicates one or more prediction window parameters supported by the UE for prediction of channel state information.

[0112] In some examples, the second UE capability information indicates one or more inference parameters associated with one or more current conditions of the UE. In some examples, the one or more inference parameters include one or more of a cell identification, a bandwidth part identification, a quantity of antenna ports, a measurement window, or a prediction window, that are based on the one or more current conditions of the UE.

[0113] In some examples, the second UE capability information is transmitted responsive to a change in a bandwidth part associated with one or more carriers.

[0114] In some examples, the configuration information indicates a set of configured inference parameter combinations, and the second UE capability information indicates one or more inference parameter combinations of the set of configured inference parameter combinations that are supported at the UE. In some examples, the configuration information indicates a set configured IDs (also referred to as associated IDs) , each configured ID associated with one or more inference parameters, and where the second UE capability information indicates one or more IDs of the set of configured IDs that are supported at the UE.

[0115] FIG. 8 shows a diagram of a system 800 including a device 805 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The device 805 may be an example of or include components of a device 505, a device 605, or a UE 115 as described herein. The device 805 may communicate (e.g., wirelessly) with one or more other devices (e.g., network entities 105, UEs 115, or a combination thereof) . The device 805 may include components for bi-directional voice and data communications including components for transmitting and receiving communications, such as a communications manager 820, an input / output (I / O) controller, such as an I / O controller 810, a transceiver 815, one or more antennas 825, at least one memory 830, code 835, and at least one processor 840. These components may be in electronic communication or otherwise coupled (e.g., operatively, communicatively, functionally, electronically, electrically) via one or more buses (e.g., a bus 845) .

[0116] The I / O controller 810 may manage input and output signals for the device 805. The I / O controller 810 may also manage peripherals not integrated into the device 805. In some cases, the I / O controller 810 may represent a physical connection or port to an external peripheral. In some cases, the I / O controller 810 may utilize an operating system such as  or another known operating system. Additionally, or alternatively, the I / O controller 810 may represent or interact with a modem, a keyboard, a mouse, a touchscreen, or a similar device. In some cases, the I / O controller 810 may be implemented as part of one or more processors, such as the at least one processor 840. In some cases, a user may interact with the device 805 via the I / O controller 810 or via hardware components controlled by the I / O controller 810.

[0117] In some cases, the device 805 may include a single antenna. However, in some other cases, the device 805 may have more than one antenna, which may be capable of concurrently transmitting or receiving multiple wireless transmissions. The transceiver 815 may communicate bi-directionally via the one or more antennas 825 using wired or wireless links as described herein. For example, the transceiver 815 may represent a wireless transceiver and may communicate bi-directionally with another wireless transceiver. The transceiver 815 may also include a modem to modulate the packets, to provide the modulated packets to one or more antennas 825 for transmission, and to demodulate packets received from the one or more antennas 825. The transceiver 815, or the transceiver 815 and one or more antennas 825, may be an example of a transmitter 515, a transmitter 615, a receiver 510, a receiver 610, or any combination thereof or component thereof, as described herein.

[0118] The at least one memory 830 may include random access memory (RAM) and read-only memory (ROM) . The at least one memory 830 may store computer-readable, computer-executable, or processor-executable code, such as the code 835. The code 835 may include instructions that, when executed by the at least one processor 840, cause the device 805 to perform various functions described herein. The code 835 may be stored in a non-transitory computer-readable medium such as system memory or another type of memory. In some cases, the code 835 may not be directly executable by the at least one processor 840 but may cause a computer (e.g., when compiled and executed) to perform functions described herein. In some cases, the at least one memory 830 may include, among other things, a basic I / O system (BIOS) which may control basic hardware or software operation such as the interaction with peripheral components or devices.

[0119] The at least one processor 840 may include one or more intelligent hardware devices (e.g., one or more general-purpose processors, one or more DSPs, one or more CPUs, one or more graphics processing units (GPUs) , one or more neural processing units (NPUs) (also referred to as neural network processors or deep learning processors (DLPs) ) , one or more microcontrollers, one or more ASICs, one or more FPGAs, one or more programmable logic devices, discrete gate or transistor logic, one or more discrete hardware components, or any combination thereof) . In some cases, the at least one processor 840 may be configured to operate a memory array using a memory controller. In some other cases, a memory controller may be integrated into the at least one processor 840. The at least one processor 840 may be configured to execute computer-readable instructions stored in a memory (e.g., the at least one memory 830) to cause the device 805 to perform various functions (e.g., functions or tasks supporting techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment) . For example, the device 805 or a component of the device 805 may include at least one processor 840 and at least one memory 830 coupled with or to the at least one processor 840, the at least one processor 840 and the at least one memory 830 configured to perform various functions described herein.

[0120] In some examples, the at least one processor 840 may include multiple processors and the at least one memory 830 may include multiple memories. One or more of the multiple processors may be coupled with one or more of the multiple memories, which may, individually or collectively, be configured to perform various functions described herein. In some examples, the at least one processor 840 may be a component of a processing system, which may refer to a system (such as a series) of machines, circuitry (including, for example, one or both of processor circuitry (which may include the at least one processor 840) and memory circuitry (which may include the at least one memory 830) ) , or components, that receives or obtains inputs and processes the inputs to produce, generate, or obtain a set of outputs. The processing system may be configured to perform one or more of the functions described herein. For example, the at least one processor 840 or a processing system including the at least one processor 840 may be configured to, configurable to, or operable to cause the device 805 to perform one or more of the functions described herein. Further, as described herein, being “configured to, ” being “configurable to, ” and being “operable to” may be used interchangeably and may be associated with a capability, when executing code 835 (e.g., processor-executable code) stored in the at least one memory 830 or otherwise, to perform one or more of the functions described herein.

[0121] The communications manager 820 may support wireless communications in accordance with examples as disclosed herein. For example, the communications manager 820 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with AI / ML-based prediction. The communications manager 820 is capable of, configured to, or operable to support a means for transmitting first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The communications manager 820 is capable of, configured to, or operable to support a means for receiving configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The communications manager 820 is capable of, configured to, or operable to support a means for transmitting second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0122] By including or configuring the communications manager 820 in accordance with examples as described herein, the device 805 may support techniques for UE capability signaling for channel state predictions, which may provide for more reliable and efficient utilization of communication resources.

[0123] In some examples, the communications manager 820 may be configured to perform various operations (e.g., receiving, monitoring, transmitting) using or otherwise in cooperation with the transceiver 815, the one or more antennas 825, or any combination thereof. Although the communications manager 820 is illustrated as a separate component, in some examples, one or more functions described with reference to the communications manager 820 may be supported by or performed by the at least one processor 840, the at least one memory 830, the code 835, or any combination thereof. For example, the code 835 may include instructions executable by the at least one processor 840 to cause the device 805 to perform various aspects of techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment as described herein, or the at least one processor 840 and the at least one memory 830 may be otherwise configured to, individually or collectively, perform or support such operations.

[0124] FIG. 9 shows a block diagram 900 of a device 905 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The device 905 may be an example of aspects of a network entity 105 as described herein. The device 905 may include a receiver 910, a transmitter 915, and a communications manager 920. The device 905, or one or more components of the device 905 (e.g., the receiver 910, the transmitter 915, the communications manager 920) , may include at least one processor, which may be coupled with at least one memory, to, individually or collectively, support or enable the described techniques. Each of these components may be in communication with one another (e.g., via one or more buses) .

[0125] The receiver 910 may provide a means for obtaining (e.g., receiving, determining, identifying) information such as user data, control information, or any combination thereof (e.g., I / Q samples, symbols, packets, protocol data units, service data units) associated with various channels (e.g., control channels, data channels, information channels, channels associated with a protocol stack) . Information may be passed on to other components of the device 905. In some examples, the receiver 910 may support obtaining information by receiving signals via one or more antennas. Additionally, or alternatively, the receiver 910 may support obtaining information by receiving signals via one or more wired (e.g., electrical, fiber optic) interfaces, wireless interfaces, or any combination thereof.

[0126] The transmitter 915 may provide a means for outputting (e.g., transmitting, providing, conveying, sending) information generated by other components of the device 905. For example, the transmitter 915 may output information such as user data, control information, or any combination thereof (e.g., I / Q samples, symbols, packets, protocol data units, service data units) associated with various channels (e.g., control channels, data channels, information channels, channels associated with a protocol stack) . In some examples, the transmitter 915 may support outputting information by transmitting signals via one or more antennas. Additionally, or alternatively, the transmitter 915 may support outputting information by transmitting signals via one or more wired (e.g., electrical, fiber optic) interfaces, wireless interfaces, or any combination thereof. In some examples, the transmitter 915 and the receiver 910 may be co-located in a transceiver, which may include or be coupled with a modem.

[0127] The communications manager 920, the receiver 910, the transmitter 915, or various combinations or components thereof may be examples of means for performing various aspects of techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment as described herein. For example, the communications manager 920, the receiver 910, the transmitter 915, or various combinations or components thereof may be capable of performing one or more of the functions described herein.

[0128] In some examples, the communications manager 920, the receiver 910, the transmitter 915, or various combinations or components thereof may be implemented in hardware (e.g., in communications management circuitry) . The hardware may include at least one of a processor, a DSP, a CPU, an ASIC, an FPGA or other programmable logic device, a microcontroller, discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or any combination thereof configured as or otherwise supporting, individually or collectively, a means for performing the functions described in the present disclosure. In some examples, at least one processor and at least one memory coupled with the at least one processor may be configured to perform one or more of the functions described herein (e.g., by one or more processors, individually or collectively, executing instructions stored in the at least one memory) .

[0129] Additionally, or alternatively, the communications manager 920, the receiver 910, the transmitter 915, or various combinations or components thereof may be implemented in code (e.g., as communications management software or firmware) executed by at least one processor (e.g., referred to as a processor-executable code) . If implemented in code executed by at least one processor, the functions of the communications manager 920, the receiver 910, the transmitter 915, or various combinations or components thereof may be performed by a general-purpose processor, a DSP, a CPU, an ASIC, an FPGA, a microcontroller, or any combination of these or other programmable logic devices (e.g., configured as or otherwise supporting, individually or collectively, a means for performing the functions described in the present disclosure) .

[0130] In some examples, the communications manager 920 may be configured to perform various operations (e.g., receiving, obtaining, monitoring, outputting, transmitting) using or otherwise in cooperation with the receiver 910, the transmitter 915, or both. For example, the communications manager 920 may receive information from the receiver 910, send information to the transmitter 915, or be integrated in combination with the receiver 910, the transmitter 915, or both to obtain information, output information, or perform various other operations as described herein.

[0131] The communications manager 920 may support wireless communications in accordance with examples as disclosed herein. For example, the communications manager 920 is capable of, configured to, or operable to support a means for outputting a capability request for a capability of a UE associated with prediction of channel state information in accordance with AI / ML-based prediction. The communications manager 920 is capable of, configured to, or operable to support a means for obtaining, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The communications manager 920 is capable of, configured to, or operable to support a means for outputting configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The communications manager 920 is capable of, configured to, or operable to support a means for obtaining, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0132] By including or configuring the communications manager 920 in accordance with examples as described herein, the device 905 (e.g., at least one processor controlling or otherwise coupled with the receiver 910, the transmitter 915, the communications manager 920, or a combination thereof) may support techniques for UE capability signaling for channel state predictions, which may provide for more reliable and efficient utilization of communication resources.

[0133] FIG. 10 shows a block diagram 1000 of a device 1005 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The device 1005 may be an example of aspects of a device 905 or a network entity 105 as described herein. The device 1005 may include a receiver 1010, a transmitter 1015, and a communications manager 1020. The device 1005, or one or more components of the device 1005 (e.g., the receiver 1010, the transmitter 1015, the communications manager 1020) , may include at least one processor, which may be coupled with at least one memory, to support the described techniques. Each of these components may be in communication with one another (e.g., via one or more buses) .

[0134] The receiver 1010 may provide a means for obtaining (e.g., receiving, determining, identifying) information such as user data, control information, or any combination thereof (e.g., I / Q samples, symbols, packets, protocol data units, service data units) associated with various channels (e.g., control channels, data channels, information channels, channels associated with a protocol stack) . Information may be passed on to other components of the device 1005. In some examples, the receiver 1010 may support obtaining information by receiving signals via one or more antennas. Additionally, or alternatively, the receiver 1010 may support obtaining information by receiving signals via one or more wired (e.g., electrical, fiber optic) interfaces, wireless interfaces, or any combination thereof.

[0135] The transmitter 1015 may provide a means for outputting (e.g., transmitting, providing, conveying, sending) information generated by other components of the device 1005. For example, the transmitter 1015 may output information such as user data, control information, or any combination thereof (e.g., I / Q samples, symbols, packets, protocol data units, service data units) associated with various channels (e.g., control channels, data channels, information channels, channels associated with a protocol stack) . In some examples, the transmitter 1015 may support outputting information by transmitting signals via one or more antennas. Additionally, or alternatively, the transmitter 1015 may support outputting information by transmitting signals via one or more wired (e.g., electrical, fiber optic) interfaces, wireless interfaces, or any combination thereof. In some examples, the transmitter 1015 and the receiver 1010 may be co-located in a transceiver, which may include or be coupled with a modem.

[0136] The device 1005, or various components thereof, may be an example of means for performing various aspects of techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment as described herein. For example, the communications manager 1020 may include a capability component 1025, a configuration component 1030, a capability update component 1035, or any combination thereof. The communications manager 1020 may be an example of aspects of a communications manager 920 as described herein. In some examples, the communications manager 1020, or various components thereof, may be configured to perform various operations (e.g., receiving, obtaining, monitoring, outputting, transmitting) using or otherwise in cooperation with the receiver 1010, the transmitter 1015, or both. For example, the communications manager 1020 may receive information from the receiver 1010, send information to the transmitter 1015, or be integrated in combination with the receiver 1010, the transmitter 1015, or both to obtain information, output information, or perform various other operations as described herein.

[0137] The communications manager 1020 may support wireless communications in accordance with examples as disclosed herein. The capability component 1025 is capable of, configured to, or operable to support a means for outputting a capability request for a capability of a UE associated with prediction of channel state information in accordance with AI / ML-based prediction. The capability component 1025 is capable of, configured to, or operable to support a means for obtaining, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The configuration component 1030 is capable of, configured to, or operable to support a means for outputting configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The capability update component 1035 is capable of, configured to, or operable to support a means for obtaining, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0138] FIG. 11 shows a block diagram 1100 of a communications manager 1120 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The communications manager 1120 may be an example of aspects of a communications manager 920, a communications manager 1020, or both, as described herein. The communications manager 1120, or various components thereof, may be an example of means for performing various aspects of techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment as described herein. For example, the communications manager 1120 may include a capability component 1125, a configuration component 1130, a capability update component 1135, an inference component 1140, or any combination thereof. Each of these components, or components or subcomponents thereof (e.g., one or more processors, one or more memories) , may communicate, directly or indirectly, with one another (e.g., via one or more buses) . The communications may include communications within a protocol layer of a protocol stack, communications associated with a logical channel of a protocol stack (e.g., between protocol layers of a protocol stack, within a device, component, or virtualized component associated with a network entity 105, between devices, components, or virtualized components associated with a network entity 105) , or any combination thereof.

[0139] The communications manager 1120 may support wireless communications in accordance with examples as disclosed herein. The capability component 1125 is capable of, configured to, or operable to support a means for outputting a capability request for a capability of a UE associated with prediction of channel state information in accordance with AI / ML-based prediction. In some examples, the capability component 1125 is capable of, configured to, or operable to support a means for obtaining, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The configuration component 1130 is capable of, configured to, or operable to support a means for outputting configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The capability update component 1135 is capable of, configured to, or operable to support a means for obtaining, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0140] In some examples, the first UE capability information indicates one or more of a quantity of antenna ports, a quantity of wireless resources, a quantity of antenna ports per wireless resource, or any combination thereof, associated with prediction of channel state information at the UE.

[0141] In some examples, the first UE capability information indicates a first timeline supported by the UE for predicted channel state information reporting, the first timeline different than a second timeline associated with channel state information reporting that does not include one or more predicted parameters.

[0142] In some examples, the first UE capability information indicates a quantity of processing resources associated with prediction of channel state information at the UE.

[0143] In some examples, the first UE capability information indicates one or more parameters associated with a Doppler Type2 codebook channel state information report.

[0144] In some examples, the first UE capability information indicates one or more measurement window parameters supported by the UE for prediction of channel state information. In some examples, the first UE capability information indicates one or more prediction window parameters supported by the UE for prediction of channel state information. In some examples, the second UE capability information indicates one or more inference parameters associated with one or more current conditions of the UE. In some examples, the one or more inference parameters include one or more of a cell identification, a bandwidth part identification, a quantity of antenna ports, a measurement window, or a prediction window, that are based on the one or more current conditions of the UE.

[0145] In some examples, the configuration information indicates a set of configured inference parameter combinations, and the second UE capability information indicates one or more inference parameter combinations of the set of configured inference parameter combinations that are supported at the UE. In some examples, the configuration information indicates a set configured identifiers (IDs) , each configured ID associated with one or more inference parameters, and where the second UE capability information indicates one or more IDs of the set of configured IDs that are supported at the UE.

[0146] FIG. 12 shows a diagram of a system 1200 including a device 1205 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The device 1205 may be an example of or include components of a device 905, a device 1005, or a network entity 105 as described herein. The device 1205 may communicate with other network devices or network equipment such as one or more of the network entities 105, UEs 115, or any combination thereof. The communications may include communications over one or more wired interfaces, over one or more wireless interfaces, or any combination thereof. The device 1205 may include components that support outputting and obtaining communications, such as a communications manager 1220, a transceiver 1210, one or more antennas 1215, at least one memory 1225, code 1230, and at least one processor 1235. These components may be in electronic communication or otherwise coupled (e.g., operatively, communicatively, functionally, electronically, electrically) via one or more buses (e.g., a bus 1240) .

[0147] The transceiver 1210 may support bi-directional communications via wired links, wireless links, or both as described herein. In some examples, the transceiver 1210 may include a wired transceiver and may communicate bi-directionally with another wired transceiver. Additionally, or alternatively, in some examples, the transceiver 1210 may include a wireless transceiver and may communicate bi-directionally with another wireless transceiver. In some examples, the device 1205 may include one or more antennas 1215, which may be capable of transmitting or receiving wireless transmissions (e.g., concurrently) . The transceiver 1210 may also include a modem to modulate signals, to provide the modulated signals for transmission (e.g., by one or more antennas 1215, by a wired transmitter) , to receive modulated signals (e.g., from one or more antennas 1215, from a wired receiver) , and to demodulate signals. In some implementations, the transceiver 1210 may include one or more interfaces, such as one or more interfaces coupled with the one or more antennas 1215 that are configured to support various receiving or obtaining operations, or one or more interfaces coupled with the one or more antennas 1215 that are configured to support various transmitting or outputting operations, or a combination thereof. In some implementations, the transceiver 1210 may include or be configured for coupling with one or more processors or one or more memory components that are operable to perform or support operations based on received or obtained information or signals, or to generate information or other signals for transmission or other outputting, or any combination thereof. In some implementations, the transceiver 1210, or the transceiver 1210 and the one or more antennas 1215, or the transceiver 1210 and the one or more antennas 1215 and one or more processors or one or more memory components (e.g., the at least one processor 1235, the at least one memory 1225, or both) , may be included in a chip or chip assembly that is installed in the device 1205. In some examples, the transceiver 1210 may be operable to support communications via one or more communications links (e.g., communication link (s) 125, backhaul communication link (s) 120, a midhaul communication link 162, a fronthaul communication link 168) .

[0148] The at least one memory 1225 may include RAM, ROM, or any combination thereof. The at least one memory 1225 may store computer-readable, computer-executable, or processor-executable code, such as the code 1230. The code 1230 may include instructions that, when executed by one or more of the at least one processor 1235, cause the device 1205 to perform various functions described herein. The code 1230 may be stored in a non-transitory computer-readable medium such as system memory or another type of memory. In some cases, the code 1230 may not be directly executable by a processor of the at least one processor 1235 but may cause a computer (e.g., when compiled and executed) to perform functions described herein. In some cases, the at least one memory 1225 may include, among other things, a BIOS which may control basic hardware or software operation such as the interaction with peripheral components or devices. In some examples, the at least one processor 1235 may include multiple processors and the at least one memory 1225 may include multiple memories. One or more of the multiple processors may be coupled with one or more of the multiple memories which may, individually or collectively, be configured to perform various functions herein (for example, as part of a processing system) .

[0149] The at least one processor 1235 may include one or more intelligent hardware devices (e.g., one or more general-purpose processors, one or more DSPs, one or more CPUs, one or more graphics processing units (GPUs) , one or more neural processing units (NPUs) (also referred to as neural network processors or deep learning processors (DLPs) ) , one or more microcontrollers, one or more ASICs, one or more FPGAs, one or more programmable logic devices, discrete gate or transistor logic, one or more discrete hardware components, or any combination thereof) . In some cases, the at least one processor 1235 may be configured to operate a memory array using a memory controller. In some other cases, a memory controller may be integrated into one or more of the at least one processor 1235. The at least one processor 1235 may be configured to execute computer-readable instructions stored in a memory (e.g., one or more of the at least one memory 1225) to cause the device 1205 to perform various functions (e.g., functions or tasks supporting techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment) . For example, the device 1205 or a component of the device 1205 may include at least one processor 1235 and at least one memory 1225 coupled with one or more of the at least one processor 1235, the at least one processor 1235 and the at least one memory 1225 configured to perform various functions described herein. The at least one processor 1235 may be an example of a cloud-computing platform (e.g., one or more physical nodes and supporting software such as operating systems, virtual machines, or container instances) that may host the functions (e.g., by executing code 1230) to perform the functions of the device 1205. The at least one processor 1235 may be any one or more suitable processors capable of executing scripts or instructions of one or more software programs stored in the device 1205 (such as within one or more of the at least one memory 1225) .

[0150] In some examples, the at least one processor 1235 may include multiple processors and the at least one memory 1225 may include multiple memories. One or more of the multiple processors may be coupled with one or more of the multiple memories, which may, individually or collectively, be configured to perform various functions herein. In some examples, the at least one processor 1235 may be a component of a processing system, which may refer to a system (such as a series) of machines, circuitry (including, for example, one or both of processor circuitry (which may include the at least one processor 1235) and memory circuitry (which may include the at least one memory 1225) ) , or components, that receives or obtains inputs and processes the inputs to produce, generate, or obtain a set of outputs. The processing system may be configured to perform one or more of the functions described herein. For example, the at least one processor 1235 or a processing system including the at least one processor 1235 may be configured to, configurable to, or operable to cause the device 1205 to perform one or more of the functions described herein. Further, as described herein, being “configured to, ” being “configurable to, ” and being “operable to”may be used interchangeably and may be associated with a capability, when executing code stored in the at least one memory 1225 or otherwise, to perform one or more of the functions described herein.

[0151] In some examples, a bus 1240 may support communications of (e.g., within) a protocol layer of a protocol stack. In some examples, a bus 1240 may support communications associated with a logical channel of a protocol stack (e.g., between protocol layers of a protocol stack) , which may include communications performed within a component of the device 1205, or between different components of the device 1205 that may be co-located or located in different locations (e.g., where the device 1205 may refer to a system in which one or more of the communications manager 1220, the transceiver 1210, the at least one memory 1225, the code 1230, and the at least one processor 1235 may be located in one of the different components or divided between different components) .

[0152] In some examples, the communications manager 1220 may manage aspects of communications with a core network 130 (e.g., via one or more wired or wireless backhaul links) . For example, the communications manager 1220 may manage the transfer of data communications for client devices, such as one or more UEs 115. In some examples, the communications manager 1220 may manage communications with one or more other network entities 105, and may include a controller or scheduler for controlling communications with UEs 115 (e.g., in cooperation with the one or more other network devices) . In some examples, the communications manager 1220 may support an X2 interface within an LTE / LTE-A wireless communications network technology to provide communication between network entities 105.

[0153] The communications manager 1220 may support wireless communications in accordance with examples as disclosed herein. For example, the communications manager 1220 is capable of, configured to, or operable to support a means for outputting a capability request for a capability of a UE associated with prediction of channel state information in accordance with AI / ML-based prediction. The communications manager 1220 is capable of, configured to, or operable to support a means for obtaining, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The communications manager 1220 is capable of, configured to, or operable to support a means for outputting configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The communications manager 1220 is capable of, configured to, or operable to support a means for obtaining, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information.

[0154] By including or configuring the communications manager 1220 in accordance with examples as described herein, the device 1205 may support techniques for UE capability signaling for channel state predictions, which may provide for more reliable and efficient utilization of communication resources.

[0155] In some examples, the communications manager 1220 may be configured to perform various operations (e.g., receiving, obtaining, monitoring, outputting, transmitting) using or otherwise in cooperation with the transceiver 1210, the one or more antennas 1215 (e.g., where applicable) , or any combination thereof. Although the communications manager 1220 is illustrated as a separate component, in some examples, one or more functions described with reference to the communications manager 1220 may be supported by or performed by the transceiver 1210, one or more of the at least one processor 1235, one or more of the at least one memory 1225, the code 1230, or any combination thereof (for example, by a processing system including at least a portion of the at least one processor 1235, the at least one memory 1225, the code 1230, or any combination thereof) . For example, the code 1230 may include instructions executable by one or more of the at least one processor 1235 to cause the device 1205 to perform various aspects of techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment as described herein, or the at least one processor 1235 and the at least one memory 1225 may be otherwise configured to, individually or collectively, perform or support such operations.

[0156] FIG. 13 shows a flowchart illustrating a method 1300 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The operations of the method 1300 may be implemented by a UE or its components as described herein. For example, the operations of the method 1300 may be performed by a UE 115 as described with reference to FIGs. 1 through 8. In some examples, a UE may execute a set of instructions to control the functional elements of the UE to perform the described functions. Additionally, or alternatively, the UE may perform aspects of the described functions using special-purpose hardware.

[0157] At 1305, the method may include receiving a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with AI / ML-based prediction. The operations of 1305 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1305 may be performed by a capability component 725 as described with reference to FIG. 7.

[0158] At 1310, the method may include transmitting first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The operations of 1310 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1310 may be performed by a capability component 725 as described with reference to FIG. 7.

[0159] At 1315, the method may include receiving configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The operations of 1315 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1315 may be performed by a configuration component 730 as described with reference to FIG. 7.

[0160] At 1320, the method may include transmitting second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information. The operations of 1320 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1320 may be performed by a capability update component 735 as described with reference to FIG. 7.

[0161] FIG. 14 shows a flowchart illustrating a method 1400 that supports techniques for signaling capability for channel state prediction at a user equipment in accordance with one or more aspects of the present disclosure. The operations of the method 1400 may be implemented by a network entity or its components as described herein. For example, the operations of the method 1400 may be performed by a network entity as described with reference to FIGs. 1 through 4 and 9 through 12. In some examples, a network entity may execute a set of instructions to control the functional elements of the network entity to perform the described functions. Additionally, or alternatively, the network entity may perform aspects of the described functions using special-purpose hardware.

[0162] At 1405, the method may include outputting a capability request for a capability of a UE associated with prediction of channel state information in accordance with AI / ML-based prediction. The operations of 1405 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1405 may be performed by a capability component 1125 as described with reference to FIG. 11.

[0163] At 1410, the method may include obtaining, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The operations of 1410 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1410 may be performed by a capability component 1125 as described with reference to FIG. 11.

[0164] At 1415, the method may include outputting configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction. The operations of 1415 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1415 may be performed by a configuration component 1130 as described with reference to FIG. 11.

[0165] At 1420, the method may include obtaining, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based on the configuration information. The operations of 1420 may be performed in accordance with examples as disclosed herein. In some examples, aspects of the operations of 1420 may be performed by a capability update component 1135 as described with reference to FIG. 11.

[0166] The following provides an overview of aspects of the present disclosure:

[0167] Aspect 1: A method for wireless communications at a UE, comprising: receiving a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction; transmitting first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction; receiving configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction; and transmitting second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based at least in part on the configuration information.

[0168] Aspect 2: The method of aspect 1, wherein the first UE capability information indicates one or more of a quantity of antenna ports, a quantity of wireless resources, a quantity of antenna ports per wireless resource, or any combination thereof, associated with prediction of channel state information.

[0169] Aspect 3: The method of any of aspects 1 through 2, wherein the first UE capability information indicates a first timeline supported by the UE for predicted channel state information reporting, the first timeline different than a second timeline associated with channel state information reporting that does not include channel state information prediction based on the AI / ML-based prediction.

[0170] Aspect 4: The method of any of aspects 1 through 3, wherein the first UE capability information indicates a quantity of processing resources associated with prediction of channel state information at the UE in accordance with the AI / ML-based prediction.

[0171] Aspect 5: The method of any of aspects 1 through 4, wherein the first UE capability information indicates one or more parameters associated with a Doppler Type2 codebook channel state information report.

[0172] Aspect 6: The method of any of aspects 1 through 5, wherein the first UE capability information indicates one or more measurement window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.

[0173] Aspect 7: The method of any of aspects 1 through 6, wherein the first UE capability information indicates one or more prediction window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.

[0174] Aspect 8: The method of any of aspects 1 through 7, wherein the second UE capability information indicates one or more inference parameters associated with one or more current conditions of the UE.

[0175] Aspect 9: The method of aspect 8, wherein the one or more inference parameters include one or more of a cell identification, a bandwidth part identification, a quantity of antenna ports, one or more parameters associated with a measurement window, or one or more parameters associated with a prediction window, that are based at least in part on the one or more current conditions of the UE.

[0176] Aspect 10: The method of any of aspects 1 through 9, wherein the second UE capability information is transmitted responsive to a change in a bandwidth part associated with one or more carriers.

[0177] Aspect 11: The method of any of aspects 1 through 10, wherein the configuration information indicates a set of configured inference parameter combinations, and the second UE capability information indicates one or more inference parameter combinations of the set of configured inference parameter combinations that are supported at the UE.

[0178] Aspect 12: The method of any of aspects 1 through 11, wherein the configuration information includes a cell identifier (ID) or associated ID, and the second UE capability information includes one or more inference parameter combinations associated with the cell ID or associated ID.

[0179] Aspect 13: The method of any of aspects 1 through 12, wherein the configuration information indicates a set configured identifiers (IDs) , each configured ID associated with one or more inference parameters, and the second UE capability information indicates one or more IDs of the set of configured IDs that are supported at the UE.

[0180] Aspect 14: A method for wireless communications at a network entity, comprising: outputting a capability request for a capability of a UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction; obtaining, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction; outputting configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction; and obtaining, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based at least in part on the configuration information.

[0181] Aspect 15: The method of aspect 14, wherein the first UE capability information indicates one or more of a quantity of antenna ports, a quantity of wireless resources, a quantity of antenna ports per wireless resource, or any combination thereof, associated with prediction of channel state information at the UE.

[0182] Aspect 16: The method of any of aspects 14 through 15, wherein the first UE capability information indicates a first timeline supported by the UE for predicted channel state information reporting, the first timeline different than a second timeline associated with channel state information reporting that does not include channel state information prediction based on the AI / ML-based prediction.

[0183] Aspect 17: The method of any of aspects 14 through 16, wherein the first UE capability information indicates a quantity of processing resources associated with prediction of channel state information at the UE in accordance with the AI / ML-based prediction.

[0184] Aspect 18: The method of any of aspects 14 through 17, wherein the first UE capability information indicates one or more parameters associated with a Doppler Type2 codebook channel state information report.

[0185] Aspect 19: The method of any of aspects 14 through 18, wherein the first UE capability information indicates one or more measurement window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.

[0186] Aspect 20: The method of any of aspects 14 through 19, wherein the first UE capability information indicates one or more prediction window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.

[0187] Aspect 21: The method of any of aspects 14 through 20, wherein the second UE capability information indicates one or more inference parameters associated with one or more current conditions of the UE.

[0188] Aspect 22: The method of aspect 21, wherein the one or more inference parameters include one or more of a cell identification, a bandwidth part identification, a quantity of antenna ports, one or more parameters associated with a measurement window, or one or more parameters associated with a prediction window, that are based at least in part on the one or more current conditions of the UE.

[0189] Aspect 23: The method of any of aspects 14 through 22, wherein the configuration information indicates a set of configured inference parameter combinations, and the second UE capability information indicates one or more inference parameter combinations of the set of configured inference parameter combinations that are supported at the UE.

[0190] Aspect 24: The method of any of aspects 14 through 23, wherein the configuration information indicates a set configured identifiers (IDs) , each configured ID associated with one or more inference parameters, and the second UE capability information indicates one or more IDs of the set of configured IDs that are supported at the UE.

[0191] Aspect 25: A UE for wireless communications, comprising one or more memories storing processor-executable code, and one or more processors coupled with the one or more memories and individually or collectively operable to execute the code to cause the UE to perform a method of any of aspects 1 through 13.

[0192] Aspect 26: A UE for wireless communications, comprising at least one means for performing a method of any of aspects 1 through 13.

[0193] Aspect 27: A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communications, the code comprising instructions executable by one or more processors to perform a method of any of aspects 1 through 13.

[0194] Aspect 28: A network entity for wireless communications, comprising one or more memories storing processor-executable code, and one or more processors coupled with the one or more memories and individually or collectively operable to execute the code to cause the network entity to perform a method of any of aspects 14 through 24.

[0195] Aspect 29: A network entity for wireless communications, comprising at least one means for performing a method of any of aspects 14 through 24.

[0196] Aspect 30: A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communications, the code comprising instructions executable by one or more processors to perform a method of any of aspects 14 through 24.

[0197] It should be noted that the methods described herein describe possible implementations. The operations and the steps may be rearranged or otherwise modified and other implementations are possible. Further, aspects from two or more of the methods may be combined.

[0198] Although aspects of an LTE, LTE-A, LTE-A Pro, or NR system may be described for purposes of example, and LTE, LTE-A, LTE-A Pro, or NR terminology may be used in much of the description, the techniques described herein are applicable beyond LTE, LTE-A, LTE-A Pro, or NR networks. For example, the described techniques may be applicable to various other wireless communications systems such as Ultra Mobile Broadband (UMB) , Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.11 (Wi-Fi) , IEEE 802.16 (WiMAX) , IEEE 802.20, Flash-OFDM, as well as other systems and radio technologies not explicitly mentioned herein.

[0199] Information and signals described herein may be represented using any of a variety of different technologies and techniques. For example, data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, and chips that may be referenced throughout the description may be represented by voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or particles, optical fields or particles, or any combination thereof.

[0200] The various illustrative blocks and components described in connection with the disclosure herein may be implemented or performed using a general-purpose processor, a DSP, an ASIC, a CPU, a graphics processing unit (GPU) , a neural processing unit (NPU) , an FPGA or other programmable logic device, discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or any combination thereof designed to perform the functions described herein. A general-purpose processor may be a microprocessor but, in the alternative, the processor may be any processor, controller, microcontroller, or state machine. A processor may also be implemented as a combination of computing devices (e.g., a combination of a DSP and a microprocessor, multiple microprocessors, one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or any other such configuration) . Any functions or operations described herein as being capable of being performed by a processor may be performed by multiple processors that, individually or collectively, are capable of performing the described functions or operations.

[0201] The functions described herein may be implemented using hardware, software executed by a processor, firmware, or any combination thereof. If implemented using software executed by a processor, the functions may be stored as or transmitted using one or more instructions or code of a computer-readable medium. Other examples and implementations are within the scope of the disclosure and appended claims. For example, due to the nature of software, functions described herein may be implemented using software executed by a processor, hardware, firmware, hardwiring, or combinations of any of these. Features implementing functions may also be physically located at various positions, including being distributed such that portions of functions are implemented at different physical locations.

[0202] Computer-readable media includes both non-transitory computer storage media and communication media including any medium that facilitates transfer of a computer program from one location to another. A non-transitory storage medium may be any available medium that may be accessed by a general-purpose or special-purpose computer. By way of example, and not limitation, non-transitory computer-readable media may include RAM, ROM, electrically erasable programmable ROM (EEPROM) , flash memory, compact disk (CD) ROM or other optical disk storage, magnetic disk storage or other magnetic storage devices, or any other non-transitory medium that may be used to carry or store desired program code means in the form of instructions or data structures and that may be accessed by a general-purpose or special-purpose computer or a general-purpose or special-purpose processor. Also, any connection is properly termed a computer-readable medium. For example, if the software is transmitted from a website, server, or other remote source using a coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, digital subscriber line (DSL) , or wireless technologies such as infrared, radio, and microwave, then the coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, DSL, or wireless technologies such as infrared, radio, and microwave are included in the definition of computer-readable medium. Disk and disc, as used herein, include CD, laser disc, optical disc, digital versatile disc (DVD) , floppy disk, and Blu-ray disc. Disks may reproduce data magnetically, and discs may reproduce data optically using lasers. Combinations of the above are also included within the scope of computer-readable media. Any functions or operations described herein as being capable of being performed by a memory may be performed by multiple memories that, individually or collectively, are capable of performing the described functions or operations.

[0203] As used herein, including in the claims, “or” as used in a list of items (e.g., a list of items prefaced by a phrase such as “at least one of” or “one or more of” ) indicates an inclusive list such that, for example, a list of at least one of A, B, or C means A or B or C or AB or AC or BC or ABC (i.e., A and B and C) . Also, as used herein, the phrase “based on” shall not be construed as a reference to a closed set of conditions. For example, an example step that is described as “based on condition A” may be based on both a condition A and a condition B without departing from the scope of the present disclosure. In other words, as used herein, the phrase “based on” shall be construed in the same manner as the phrase “based at least in part on. ”

[0204] As used herein, including in the claims, the article “a” before a noun is open-ended and understood to refer to “at least one” of those nouns or “one or more” of those nouns. Thus, the terms “a, ” “at least one, ” “one or more, ” and “at least one of one or more” may be interchangeable. For example, if a claim recites “a component” that performs one or more functions, each of the individual functions may be performed by a single component or by any combination of multiple components. Thus, the term “a component” having characteristics or performing functions may refer to “at least one of one or more components” having a particular characteristic or performing a particular function. Subsequent reference to a component introduced with the article “a” using the terms “the” or “said” may refer to any or all of the one or more components. For example, a component introduced with the article “a” may be understood to mean “one or more components, ” and referring to “the component” subsequently in the claims may be understood to be equivalent to referring to “at least one of the one or more components. ” Similarly, subsequent reference to a component introduced as “one or more components” using the terms “the” or “said” may refer to any or all of the one or more components. For example, referring to “the one or more components” subsequently in the claims may be understood to be equivalent to referring to “at least one of the one or more components. ”

[0205] The term “determine” or “determining” encompasses a variety of actions and, therefore, “determining” can include calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up (such as via looking up in a table, a database, or another data structure) , ascertaining, and the like. Also, “determining” can include receiving (e.g., receiving information) , accessing (e.g., accessing data stored in memory) , and the like. Also, “determining” can include resolving, obtaining, selecting, choosing, establishing, and other such similar actions.

[0206] In the appended figures, similar components or features may have the same reference label. Further, various components of the same type may be distinguished by following the reference label by a dash and a second label that distinguishes among the similar components. If just the first reference label is used in the specification, the description is applicable to any one of the similar components having the same first reference label irrespective of the second reference label or other subsequent reference label.

[0207] The description set forth herein, in connection with the appended drawings, describes example configurations and does not represent all the examples that may be implemented or that are within the scope of the claims. The term “example” used herein means “serving as an example, instance, or illustration” and not “preferred” or “advantageous over other examples. ” The detailed description includes specific details for the purpose of providing an understanding of the described techniques. These techniques, however, may be practiced without these specific details. In some figures, known structures and devices are shown in block diagram form in order to avoid obscuring the concepts of the described examples.

[0208] The description herein is provided to enable a person having ordinary skill in the art to make or use the disclosure. Various modifications to the disclosure will be apparent to a person having ordinary skill in the art, and the generic principles defined herein may be applied to other variations without departing from the scope of the disclosure. Thus, the disclosure is not limited to the examples and designs described herein but is to be accorded the broadest scope consistent with the principles and novel features disclosed herein.

Claims

1.A user equipment (UE) , comprising:one or more memories storing processor-executable code; andone or more processors coupled with the one or more memories and individually or collectively operable to execute the code to cause the UE to:receive a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction;transmit first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction;receive configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction; andtransmit second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based at least in part on the configuration information.2.The UE of claim 1, wherein the first UE capability information indicates one or more of a quantity of antenna ports, a quantity of wireless resources, a quantity of antenna ports per wireless resource, or any combination thereof, associated with prediction of channel state information.3.The UE of claim 1, wherein the first UE capability information indicates a first timeline supported by the UE for predicted channel state information reporting, the first timeline different than a second timeline associated with channel state information reporting that does not include channel state information prediction based on the AI / ML-based prediction.4.The UE of claim 1, wherein the first UE capability information indicates a quantity of processing resources associated with prediction of channel state information at the UE in accordance with the AI / ML-based prediction.5.The UE of claim 1, wherein the first UE capability information indicates one or more parameters associated with a Doppler Type2 codebook channel state information report.6.The UE of claim 1, wherein the first UE capability information indicates one or more measurement window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.7.The UE of claim 1, wherein the first UE capability information indicates one or more prediction window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.8.The UE of claim 1, wherein the second UE capability information indicates one or more inference parameters associated with one or more current conditions of the UE.9.The UE of claim 8, wherein the one or more inference parameters include one or more of a cell identification, a bandwidth part identification, a quantity of antenna ports, one or more parameters associated with a measurement window, or one or more parameters associated with a prediction window, that are based at least in part on the one or more current conditions of the UE.10.The UE of claim 1, wherein the second UE capability information is transmitted responsive to a change in a bandwidth part associated with one or more carriers.11.The UE of claim 1, wherein the configuration information indicates a set of configured inference parameter combinations, and the second UE capability information indicates one or more inference parameter combinations of the set of configured inference parameter combinations that are supported at the UE.12.The UE of claim 1, wherein the configuration information includes a cell identifier (ID) or associated ID, and the second UE capability information includes one or more inference parameter combinations associated with the cell ID or associated ID.13.The UE of claim 1, wherein the configuration information indicates a set configured identifiers (IDs) , each configured ID associated with one or more inference parameters, and wherein the second UE capability information indicates one or more IDs of the set of configured IDs that are supported at the UE.14.A network entity, comprising:one or more memories storing processor-executable code; andone or more processors coupled with the one or more memories and individually or collectively operable to execute the code to cause the network entity to:output a capability request for a capability of a user equipment (UE) associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction;obtain, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction;output configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction; andobtain, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based at least in part on the configuration information.15.The network entity of claim 14, wherein the first UE capability information indicates one or more of a quantity of antenna ports, a quantity of wireless resources, a quantity of antenna ports per wireless resource, or any combination thereof, associated with prediction of channel state information at the UE.16.The network entity of claim 14, wherein the first UE capability information indicates a first timeline supported by the UE for predicted channel state information reporting, the first timeline different than a second timeline associated with channel state information reporting that does not include channel state information prediction based on the AI / ML-based prediction.17.The network entity of claim 14, wherein the first UE capability information indicates a quantity of processing resources associated with prediction of channel state information at the UE in accordance with the AI / ML-based prediction.18.The network entity of claim 14, wherein the first UE capability information indicates one or more parameters associated with a Doppler Type2 codebook channel state information report.19.The network entity of claim 14, wherein the first UE capability information indicates one or more measurement window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.20.The network entity of claim 14, wherein the first UE capability information indicates one or more prediction window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.21.The network entity of claim 14, wherein the second UE capability information indicates one or more inference parameters associated with one or more current conditions of the UE.22.The network entity of claim 21, wherein the one or more inference parameters include one or more of a cell identification, a bandwidth part identification, a quantity of antenna ports, one or more parameters associated with a measurement window, or one or more parameters associated with a prediction window, that are based at least in part on the one or more current conditions of the UE.23.The network entity of claim 14, wherein the configuration information indicates a set of configured inference parameter combinations, and the second UE capability information indicates one or more inference parameter combinations of the set of configured inference parameter combinations that are supported at the UE.24.The network entity of claim 14, wherein the configuration information indicates a set configured identifiers (IDs) , each configured ID associated with one or more inference parameters, and wherein the second UE capability information indicates one or more IDs of the set of configured IDs that are supported at the UE.25.A method for wireless communications at a user equipment (UE) , comprising:receiving a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction;transmitting first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction;receiving configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction; andtransmitting second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based at least in part on the configuration information.26.The method of claim 25, wherein the first UE capability information indicates one or more of a quantity of antenna ports, a quantity of wireless resources, a quantity of antenna ports per wireless resource, or any combination thereof, associated with prediction of channel state information.27.The method of claim 25, wherein the first UE capability information indicates a first timeline supported by the UE for predicted channel state information reporting, the first timeline different than a second timeline associated with channel state information reporting that does not include channel state information prediction based on the AI / ML-based prediction.28.The method of claim 25, wherein the first UE capability information indicates a quantity of processing resources associated with prediction of channel state information at the UE in accordance with the AI / ML-based prediction.29.The method of claim 25, wherein the first UE capability information indicates one or more parameters associated with a Doppler Type2 codebook channel state information report.30.The method of claim 25, wherein the first UE capability information indicates one or more measurement window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.31.The method of claim 25, wherein the first UE capability information indicates one or more prediction window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.32.The method of claim 25, wherein the second UE capability information indicates one or more inference parameters associated with one or more current conditions of the UE.33.The method of claim 32, wherein the one or more inference parameters include one or more of a cell identification, a bandwidth part identification, a quantity of antenna ports, one or more parameters associated with a measurement window, or one or more parameters associated with a prediction window, that are based at least in part on the one or more current conditions of the UE.34.The method of claim 25, wherein the second UE capability information is transmitted responsive to a change in a bandwidth part associated with one or more carriers.35.The method of claim 25, wherein the configuration information indicates a set of configured inference parameter combinations, and the second UE capability information indicates one or more inference parameter combinations of the set of configured inference parameter combinations that are supported at the UE.36.The method of claim 25, wherein the configuration information indicates a set configured identifiers (IDs) , each configured ID associated with one or more inference parameters, and wherein the second UE capability information indicates one or more IDs of the set of configured IDs that are supported at the UE.37.A method for wireless communications at a network entity, comprising:outputting a capability request for a capability of a user equipment (UE) associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction;obtaining, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction;outputting configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction; andobtaining, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based at least in part on the configuration information.38.The method of claim 37, wherein the first UE capability information indicates one or more of a quantity of antenna ports, a quantity of wireless resources, a quantity of antenna ports per wireless resource, or any combination thereof, associated with prediction of channel state information at the UE.39.The method of claim 37, wherein the first UE capability information indicates a first timeline supported by the UE for predicted channel state information reporting, the first timeline different than a second timeline associated with channel state information reporting that does not include channel state information prediction based on the AI / ML-based prediction.40.The method of claim 37, wherein the first UE capability information indicates a quantity of processing resources associated with prediction of channel state information at the UE in accordance with the AI / ML-based prediction.41.The method of claim 37, wherein the first UE capability information indicates one or more parameters associated with a Doppler Type2 codebook channel state information report.42.The method of claim 37, wherein the first UE capability information indicates one or more measurement window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.43.The method of claim 37, wherein the first UE capability information indicates one or more prediction window parameters supported by the UE for prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction.44.The method of claim 37, wherein the second UE capability information indicates one or more inference parameters associated with one or more current conditions of the UE.45.The method of claim 44, wherein the one or more inference parameters include one or more of a cell identification, a bandwidth part identification, a quantity of antenna ports, one or more parameters associated with a measurement window, or one or more parameters associated with a prediction window, that are based at least in part on the one or more current conditions of the UE.46.The method of claim 37, wherein the configuration information indicates a set of configured inference parameter combinations, and the second UE capability information indicates one or more inference parameter combinations of the set of configured inference parameter combinations that are supported at the UE.47.The method of claim 37, wherein the configuration information indicates a set configured identifiers (IDs) , each configured ID associated with one or more inference parameters, and wherein the second UE capability information indicates one or more IDs of the set of configured IDs that are supported at the UE.48.A user equipment (UE) for wireless communications, comprising:means for receiving a capability request for a capability of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction;means for transmitting first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction;means for receiving configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction; andmeans for transmitting second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based at least in part on the configuration information.49.A network entity for wireless communications, comprising:means for outputting a capability request for a capability of a user equipment (UE) associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction;means for obtaining, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction;means for outputting configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction; andmeans for obtaining, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based at least in part on the configuration information.50.A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communications, the code comprising instructions executable by one or more processors to:receive a capability request for a capability of a UE associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction;transmit first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction;receive configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction; andtransmit second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based at least in part on the configuration information.51.A non-transitory computer-readable medium storing code for wireless communications, the code comprising instructions executable by one or more processors to:output a capability request for a capability of a user equipment (UE) associated with prediction of channel state information in accordance with artificial intelligence or machine learning (AI / ML) -based prediction;obtain, from the UE, first UE capability information that indicates one or more static capabilities of the UE associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction;output configuration information associated with prediction of channel state information in accordance with the AI / ML-based prediction; andobtain, from the UE, second UE capability information that indicates one or more dynamic UE capabilities of the UE, the second UE capability information based at least in part on the configuration information.

Images