Channel state information feedback method and apparatus

Abstract

A method of wireless communication includes receiving, by a wireless device from a network device, a signaling related to a channel state report; and transmitting, by the wireless device to the network device, the channel state report according to the signaling, wherein the channel state report includes a long-term statistical channel information (LSCI).

Description

CHANNEL STATE INFORMATION FEEDBACK METHOD AND APPARATUS

[0001] The present document relates to wireless communication and, in particular, to channel state information feedback.BACKGROUND

[0002] Mobile telecommunication technologies are moving the world toward an increasingly connected and networked society. In comparison with the existing wireless networks, next generation systems and wireless communication techniques will need to support a much wider range of use-case characteristics and provide a more complex and sophisticated range of access requirements and flexibility.

[0003] Long-Term Evolution (LTE) is a standard for wireless communication for mobile devices and data terminals developed by 3rd Generation Partnership Project (3GPP) . LTE Advanced (LTE-A) is a wireless communication standard that enhances the LTE standard. The 5th generation of wireless system, known as 5G, advances the LTE and LTE-Awireless standards and is committed to supporting higher data-rates, a large number of connections, ultra-low latency, high reliability and other emerging business needs.SUMMARY

[0004] Techniques described in the present document may be used for improvements to feedback of channel state information.

[0005] In one example aspect, a method of wireless communication is disclosed. The method includes receiving, by a wireless device from a network device, a signaling related to a channel state report, and transmitting, by the wireless device to the network device, the channel state report according to the signaling, wherein the channel state report includes a long-term statistical channel information (LSCI) .

[0006] In another example aspect, another method of wireless communication is disclosed. The method includes transmitting, by a network device to a wireless device, a signaling related to a channel state report, and receiving, by the network device from the wireless device, the channel state report according to the signaling, wherein the channel state report includes a long-term statistical channel information (LSCI) .

[0007] In yet another example aspect, an apparatus for wireless communication is disclosed. The device includes one or more processors configured to execute program code that causes the device to implement an above-described method.

[0008] In yet another aspect, a storage medium is disclosed. The storage medium is computer-readable and stores code that, upon execution, causes one or more processors to control operations of a device to implement an above-described method.

[0009] These, and other, aspects are further described throughout the present document.BRIEF DESCRIPTION OF DRAWINGS

[0010] FIG. 1 shows an example of a wireless network.

[0011] FIG. 2 is a block diagram representation of a portion of a hardware platform in accordance with one or more embodiments of the present technology can be applied.

[0012] FIGS. 3A-3B are flowcharts for wireless communication method embodiments.DETAILED DESCRIPTION

[0013] Techniques described in the present document may be used for achieving improvements to the operation of wireless devices in a wireless network.

[0014] Section headings are used in the present document only to improve readability and do not limit scope of the disclosed embodiments and techniques in each section to only that section. Furthermore, some embodiments are described with reference to Third Generation Partnership Project (3GPP) Fifth Generation (5G) New Radio (NR) or Sixth Generation (6G) standard for ease of understanding and the described technology may be implemented in different wireless system that implement protocols other than the NR or 6G protocol.

[0015] 1. Initial discussion

[0016] In 5G New Radio (NR) , massive multi-input multi-output (MIMO) is regarded as a key technology to enhance the performance of mobile communication networks. By deploying a large number of antennas at the base station (BS) , MIMO can effectively expand coverage and suppress inter-user interference. In future 6G systems, the scale of antenna array at the BS is expected to increase even further.

[0017] Accurate channel state information (CSI) is critical to the performance of MIMO systems. Currently, CSI at the BS is mainly acquired through sounding reference signals (SRS) or feedback from user equipment (UE) . However, due to the limited transmission power of UEs, uplink SRS is highly susceptible to noise and interference. On the other hand, feedback-based schemes provide more accurate channel measurements, but the feedback overhead limits the quantization accuracy of the CSI. To address this issue, a new CSI feedback method is considered to assist in improving the accuracy of SRS-based channel estimation.

[0018] In mobile communication systems, both the BS and the UE are typically equipped with multiple antennas to form a MIMO system, which improves spectral efficiency through techniques such as spatial multiplexing and beamforming. To ensure reliable transmission performance, the BS requires accurate downlink CSI. In time-division duplexing (TDD) systems, CSI can be obtained by exploiting channel reciprocity, where the BS estimates the downlink channel by measuring the SRS transmitted by the UE in the uplink. However, due to the limited transmission power of UEs, the SRS measurements are highly susceptible to noise. Existing 3GPP specification enhance estimation accuracy by repeating SRS transmissions, but this repetition reduces the overall SRS capacity and may introduce interference among SRS signals from different UEs.

[0019] An alternative approach for acquiring CSI at the BS is through downlink channel measurement and codebook-based feedback by the UE. After receiving the downlink channel state information reference signal (CSI-RS) , the UE estimates the channel matrix and selects the most suitable codeword from a predefined codebook according to certain criteria. The selected codeword is then reported to the BS, and the index of the codeword is referred to as the precoding matrix indicator (PMI) . Additional feedback information may include the channel quality indicator (CQI) and the rank indicator (RI) . Benefiting from the high transmit power of the BS, the UE can obtain more accurate channel measurements. However, the feedback overhead imposes a limitation on the quantization accuracy of the codewords.

[0020] In future 6G systems, the scale of antenna arrays will continue to grow, leading to a substantial increase in feedback overhead. As a result, relying solely on SRS or conventional feedback mechanisms is insufficient for the BS to obtain accurate CSI. Therefore, this invention proposes a novel feedback scheme designed to enhance the accuracy of SRS-based channel estimation while maintaining low feedback overhead.

[0021] 2. Introduction to embodiments

[0022] Various techniques are disclosed by grouping as different embodiments under different section headings. It will be understood, however, that techniques described in one section may be combined with techniques described in another section in a non-conflicting manner.

[0023] 3. Embodiment Examples #1:

[0024] Embodiments described in the section highlight, among other things, features of the CSI reporting procedure.

[0025] The network side transmits reference signal configuration and CSI reporting configuration to the UE. The UE receives the configured reference signals and determines the CSI based on the CSI reporting configuration, and then reports the CSI to the network side. The reported CSI includes, but is not limited to, long-term statistical channel information. Some examples of the specific format of the reported CSI will be described in Embodiment Examples #2 / 3.

[0026] The granularity of the long-term statistical channel information may vary across different dimensions, for example:

[0027] -The reported information may be subband-specific or subband-common;

[0028] -The reported information may be polarization-specific or polarization-common;

[0029] -Given that the UE may be equipped with multiple antennas for downlink channel measurement, the reported information may be receive-antenna-specific or receive-antenna-common.

[0030] The final granularity is determined by the CSI reporting configuration and may be a combination of the above three dimensions. Correspondingly, the UE reports S≥1 instances of long-term statistical channel information, each corresponding to a specific granularity unit. For example, if the feedback is configured as polarization / receive-antenna-common, subband-specific, then S corresponds to the number of subbands defined in the CSI reporting configuration, with one piece of long-term statistical channel information provided for each subband.

[0031] Furthermore, the subbands can be defined in different ways, such as a contiguous set of resource blocks (RBs) , or a set of RBs selected at regular intervals across the bandwidth occupied by the reference signal.

[0032] Using different feedback granularities allows a trade-off between signaling overhead and CSI accuracy. For example, when the network determines that the SRS measurement is significantly affected by noise, more accurate feedback is needed, and the configuration may use subband-specific granularity. Conversely, if the SRS reliability is sufficient, subband-common granularity may be used to reduce overhead.

[0033] Upon receiving the reported CSI, the network side may use the it to assist in processing the SRS measurement results, thereby improving the accuracy of channel estimation.

[0034] The long-term statistical channel information may be obtained either from a channel matrix estimate, or from a channel covariance matrix estimate. In some embodiments, the covariance matrix R can be derived from the channel matrix H (e.g., R = HHH) . Therefore, in various embodiments, the long-term statistical channel information may be obtained via the channel matrix or via a covariance matrix thereof.

[0035] 4. Embodiment Examples #2

[0036] Embodiments described in this section highlight, among other things, methods of reporting CSI.

[0037] As described in Embodiment #1, each reported instance of the long-term statistical channel information includes indication information used to determine L≥1 basis, as well as long-term statistical values of the channel matrix projected onto these L basis.

[0038] Furthermore, the basis may be determined by spatial-domain (SD) basis and / or frequency-domain (FD) basis. It is noted that if each subband contains only one resource block (RB) , then the basis correspond solely to SD basis.

[0039] Furthermore, a basis v may be equivalently represented as

[0040] where N1, N2 are configured by the network and indicate the antenna port dimensions, typically satisfying N1N2=Nt / 2, and Nt is the number of antenna ports at the BS; G represents the number of RBs included in each subband and is also configured by the network; O1, O2, O3 are oversampling factors, configured by the network or determined according to specifications. These factors enable the UE to select the most suitable set of basis from multiple predefined orthogonal basis sets, such that the projection energy of the channel matrix onto the basis is more concentrated, thereby enabling more accurate characterization of the channel's long-term statistics;

[0041] Here,  represents the SD basis, and v3 represents the FD basis.

[0042] It should be noted that the structure of the joint SD-FD basis depends on the indexing order of the channel matrix elements. The above form assumes a traversal order where vertical antenna ports are indexed first, followed by horizontal antenna ports, and finally the RBs within each subband. If a different traversal order is adopted, the basis should be reordered accordingly. Such reordering is still considered equivalent to the form described in the present invention.

[0043] Through the reported CSI, the UE provides the network with L sets of parameters {ml, nl, pl} , which serve as the indication information for the selected basis.

[0044] When the feedback content is subband-specific, the feedback overhead can be reduced by configuring the SD basis (or FD basis) as subband-common, while the FD basis (or SD basis) are configured as subband-specific. For example, {m, n} provided by the UE may be applied to all subbands, while only pl varies across different subbands.

[0045] Furthermore, the long-term statistical values of the projection energy onto the L basis can be reported using the following methods:

[0046] 1. Reporting L normalized real values, with the maximum value being 1, along with an additional real number indicating the normalization factor.

[0047] 2. Reporting the index of the maximum among the L coefficients, assuming the corresponding value is 1, then reporting the relative values of the remaining L-1 coefficients, as well as an additional real number indicating the normalization factor.

[0048] It is noted that the purpose of reporting the normalization factor is to enable the BS to infer the absolute amplitude of the downlink channel. By combining this information with the uplink measurement results, the BS can estimate the amplitude difference between uplink and downlink channels, and thereby accurately suppress the noise and interference in the SRS-based channel estimation.

[0049] The method for obtaining long-term statistical values is not limited to a specific technique and may include, for example, averaging across multiple measurements or applying temporal filtering.

[0050] For example, assume that the complete set of spatial-frequency basis vectors forms a matrix W, which satisfies WHW=WWH=I. The downlink reference signal measurement result at time t can be denoted as ht. The projection coefficients are obtained by ct=WHht. The projection energies |ct, i|2 are then sorted, and the top L values are selected and denoted as The final reported projection energy at time t can be expressed as

[0051] Upon receiving the reported CSI, one possible method for enhancing SRS-based channel estimation is as follows. Assume that the BS obtains an uplink channel estimate h via SRS measurement. The reported CSI includes a set of basis vectors {w1, w2, …, wL} and the corresponding projection energies {a1, a2, …, aL} . The BS projects h onto each basis vector to obtain projection coefficients and then applies noise and interference suppression to derive refined estimates Here, σ2 denotes the estimated noise and interference power in the SRS-based channel measurement at the BS, and β represents the amplitude scaling factor between the uplink and downlink channels, assuming This is why the feedback content includes the normalization factor of the projection energy: only when the BS knows the absolute value of al can it accurately estimate β by combining it with the uplink channel amplitude, thus enabling more accurate suppression of noise and interference in the SRS-based estimation. Finally, the enhanced SRS-based channel estimation can be expressed as

[0052] 5. Embodiment Examples #3

[0053] Embodiments described in this section highlight, among other things, methods of reporting CSI.

[0054] As described in Embodiment #1, each reported instance of the long-term statistical channel information includes information related to the spatial-frequency or spatial-domain channel covariance matrix.

[0055] Furthermore, the reported information corresponds to the projection of the spatial-frequency or spatial-domain channel covariance matrix on a complete orthogonal basis.

[0056] Furthermore, the complete orthogonal basis used for projection may be predefined by the specification, or the specification may define multiple sets of complete orthogonal basis, among which the UE selects one set and reports the corresponding indication information to the BS.

[0057] For example, the UE measures the downlink reference signals to obtain the downlink channel matrix, which can be equivalently represented as a Nr×Nt×NRB tensor. The three dimensions of this tensor correspond to the number of UE antenna ports, the number of BS antenna ports, and the number of RBs occupied by the RS, respectively. Taking the case where the feedback granularity is subband-specific and polarization / receive-antenna-common as an example, for the n -th subband, the spatial-frequency channel covariance matrix can be computed as follows. Let

[0058] denote the downlink channel matrices corresponding to the two polarization dimensions of the BS antenna array, respectively, and Mn represents the set of RB indices included in the n-th subband. First, a vectorization operation is performed on the 2nd and 3rd dimensions of resulting in Then, the spatial-frequency channel covariance matrix is computed as:

[0059] where () T and () *denote matrix transpose and conjugate operations, respectively. It is noted that the above computation includes averaging over the receive antenna and polarization dimensions, thus exhibiting a polarization / receive-antenna-common property. Moreover, when G=1,  solely denotes spatial-domain channel covariance matrix.

[0060] Considering multiple downlink reference signal measurements, the UE should apply statistical processing to the computed covariance matrix Specifically, let  denote the covariance matrix obtained from the t-th downlink measurement. The final feedback content is then derived based on Rt, and thus possesses long-term statistical characteristics.

[0061] To enable the BS to acquire Rt as accurately as possible under limited feedback overhead, Rt can be projected onto a complete orthogonal basis. Specifically, the projection is computed as A=DRtDH, where D is a matrix composed of the complete orthogonal basis, which satisfies DHD=DDH=I.

[0062] When reporting the projection of the covariance matrix onto the complete orthogonal basis, the UE may select and report the indices and magnitude information of the L diagonal elements of the resulting matrix.

[0063] For example, the UE extracts the diagonal elements of matrix A, noting that all diagonal elements are real-valued, and selects the L elements with the largest magnitudes for feedback.

[0064] When reporting the projection of the covariance matrix onto the complete orthogonal basis, the UE may select L elements from the resulting matrix and report their corresponding indices, magnitude, and phase information.

[0065] It is worth noting that the off-diagonal elements of matrix A are complex-valued, and therefore, the phase information needs to be reported accordingly.

[0066] Upon receiving the reported information, the BS can obtain an approximation of the covariance matrix projection result A, and further reconstruct an approximate covariance matrix  Based on it, the BS can perform LMMSE (linear minimum mean square error) estimation on the SRS measurement results to suppress noise and interference, resulting in

[0067] 6. Embodiment Examples 4

[0068] Embodiments described in this section highlight, among other things, various implementations for determining long term statistical information.

[0069] For example, LSCI may use channel information that is gathered during a time interval in which M signalings related to the channel state report are received by the network device, where M is an integer at least equal to 2. Put differently, “long term” in some implementations may refer to a network-centric time line in which the CSI is accumulated through multiple reporting occurrences from the UEs.

[0070] In some embodiments, LSCI uses channel information that uses information gathered in a time interval during which N channel state reports are transmitted by the wireless device, where N is an integer at least equal to 2. Here, the notion of “long term” may be from a UE-centric perspective such that the LSCI collected information over multiple reporting occurrences from the UE perspective.

[0071] In some embodiments, LSCI comprises channel information gathered over a time interval specified in units of time, such as at least X time units. Here, X may be a positive integer such that the X units of time may 10 to 100 milliseconds or greater. Here, time units may be counted based on underlying numerology such as slot time, sub-frame time or frame time.

[0072] In some embodiments, LSCI comprises channel information gathered over at least Y occurrences of a network event. Here, Y may be a positive integer. The network event comprises reference signal receptions, channel selection or reselection, handover, or network slice reselection.

[0073] In some embodiments, the integers M, N, X, Y may be predefined. In some embodiments, some of these integers may be pre-defined while others may be configured or signaled via messaging between UE and network. In some embodiments, values of M, N, X or Y may depend on UE capability and may be reported accordingly.

[0074] 7. Example implementations

[0075] FIG. 1 shows an example of a wireless communication system 1300 where techniques in accordance with one or more embodiments of the present technology can be applied. A wireless communication system 1300 can include one or more base stations (BSs) 1305a, 1305b, one or more wireless devices (or UEs) 1310a, 1310b, 1310c, 1310d, and a core network 1325. A base station 1305a, 1305b can provide wireless service to terminal devices 1310a, 1310b, 1310c and 1310d in one or more wireless sectors. In some implementations, a base station 1305a, 1305b includes directional antennas to produce two or more directional beams to provide wireless coverage in different sectors. The core network 1325 can communicate with one or more base stations 1305a, 1305b. The core network 1325 provides connectivity with other wireless communication systems and wired communication systems. The core network may include one or more service subscription databases to store information related to the subscribed terminal devices 1310a, 1310b, 1310c, and 1310d. A first base station 1305a can provide wireless service based on a first radio access technology, whereas a second base station 1305b can provide wireless service based on a second radio access technology. The base stations 1305a and 1305b may be co-located or may be separately installed in the field according to the deployment scenario. The terminal devices 1310a, 1310b, 1310c, and 1310d can support multiple different radio access technologies. The techniques and embodiments described in the present document may be implemented by the base stations of wireless devices described in the present document.

[0076] FIG. 2 is a block diagram representation of a portion of a hardware platform in accordance with one or more embodiments of the present technology can be applied. The hardware platform 1405 may implement functionalities of a device or an apparatus such as a network device (e.g., base station) or a wireless device (e.g., a UE) can include processor electronics 1410 such as one or more microprocessors, processors, system on chip (SOC) or the like that implements one or more of the wireless communication techniques presented in this document. The hardware platform 1405 can include transceiver electronics 1415 to send and / or receive messages and signals over one or more communication interfaces such as antenna 1420. In some embodiments, the communication interface may be a wired interface, in which case the antenna 1420 may not be needed / used. The hardware platform 1405 can include other communication interfaces for transmitting and receiving data. The hardware platform 1405 can include one or more memories (not explicitly shown) configured to store information such as data and / or instructions. In some implementations, the processor electronics 1410 can include at least a portion of the transceiver electronics 1415. In some embodiments, at least some of the disclosed techniques, modules or functions are implemented using the hardware platform 1405. In some embodiments, the hardware platform 1405 may be configured to perform the methods described herein.

[0077] Some preferred embodiments may implement the following solutions.

[0078] 1. A method of wireless communication (e.g., method 310 depicted in FIG. 3A) , comprising: receiving (312) , by a wireless device from a network device, a signaling related to a channel state report; and transmitting (314) , by the wireless device to the network device, the channel state report according to the signaling, wherein the channel state report includes a long-term statistical channel information (LSCI) .

[0079] 2. A method of wireless communication (e.g., method 320 depicted in FIG. 3B) , comprising: transmitting (322) , by a network device to a wireless device, a signaling related to a channel state report; and receiving (324) , by the network device from the wireless device, the channel state report according to the signaling, wherein the channel state report includes a long-term statistical channel information (LSCI) .

[0080] Additional features of these methods are described in the solutions below and with reference to Embodiments Examples 1 to 3.

[0081] 3. The method of above solutions, wherein the channel state report includes S≥1 instances of LSCI, each corresponding to a specific granularity unit, where S is a positive integer.

[0082] 4. The method of solution 3, wherein the specific granularity unit comprises one or more subbands.

[0083] 5. The method of solution 4, wherein the one or more subbands comprise a contiguous set of resource blocks or a regularly spaced set of resource blocks.

[0084] 6. The method of any of above solutions, wherein the LSCI is obtained based on an estimate of a channel matrix representative of a channel between the wireless device and the network device.

[0085] 7. The method of any of solutions 1-5, wherein the LSCI is obtained based on an estimate of a channel covariance matrix representative of a channel between the wireless device and the network device.

[0086] Additional features of the above solutions are disclosed in, among other sections, example embodiments 1 section.

[0087] 8. The method of any of solutions 1-6, wherein each instance of LSCI includes an indication of L≥1 basis, and / or long-term statistical values of a channel matrix projected onto these L basis.

[0088] 9. The method of solution 8, wherein each basis is a spatial domain (SD) basis or a frequency domain (FD) basis.

[0089] 10. The method of any of solutions 8-9 above, wherein at least some basis are represented as:

[0090] where is Kronecker product, (v2 v1 ) represents the SD basis and v3 represents the FD basis.

[0091] 11. The method of any of solutions 8-10, wherein the channel state report includes L sets of parameters {ml, nl, pl} , indicating information of basis selected for reporting, wherein l is an integer index between 0 and L-1, and m, n. and p are indexes to v1, v2 and v3 respectively..

[0092] 12. The method of any of solutions 8-11, wherein one of the SD basis or the FD basis is used as common to all subbands and other of the SD basis or the FD basis is used as subband-specific.

[0093] Additional features of the above solutions are disclosed in, among other sections, example embodiments 2 section.

[0094] 13. The method of solution 7, wherein the channel covariance matrix comprises a spatial-frequency channel covariance matrix or a spatial-domain covariance matrix.

[0095] 14. The method of solution 13, wherein the channel report comprises reported information corresponding to a projection of the spatial-frequency channel covariance matrix or the spatial-domain covariance matrix onto a complete orthogonal basis.

[0096] 15. The method of solution 14, wherein the projection is reported as indices and magnitude information of diagonal element of the projection.

[0097] 16. The method of solution 14, wherein the projection is reported as indices, and magnitude and phase information of L elements of the projection selected by the wireless device.

[0098] Additional features of the above solutions are disclosed in, among other sections, example embodiments 3 section.

[0099] 17. The method of any of solutions 1-16, wherein the LSCI uses channel information that is gathered during a time interval in which M signalings related to the channel state report are received, where M is an integer at least equal to 2.

[0100] 18. The method of any of solutions 1-17, wherein the LSCI uses channel information that uses information gathered in a time interval during which N channel state reports are transmitted by the wireless device, where N is an integer at least equal to 2.

[0101] 19. The method of any of solutions 1-18, wherein the LSCI comprises channel information gathered over at least X time units, wherein one time unit comprises 10 to 100 milliseconds.

[0102] 20. The method of any solutions 1-19, wherein the LSCI comprises channel information gathered over at least Y occurrences of a network event, wherein the network event comprises reference signal receptions, channel selection or reselection, handover, or network slice reselection.

[0103] Additional features of the above solutions are disclosed in, among other sections, example embodiments 4 section.

[0104] 21. The method of any of solutions 1-20, wherein the channel state report comprises a channel state information (CSI) report.

[0105] 22. A communication apparatus comprising: one or more processors; and a transceiver coupled to the one or more processors; wherein the one or more processors are configured to cause the communication apparatus to implement a method recited in any of solutions 1-21 by controlling receiving and transmitting operations of the transceiver.

[0106] 23. A computer-readable storage medium having code stored thereon, wherein the code, upon execution by one or more processors, causes the one or more processor to implement a method recited in any of solutions 1-21.

[0107] 8. Concluding remarks

[0108] It will be appreciated by those of skill in the art that the present document discloses techniques for gathering and reporting long term statistical information. In one example aspect, a wireless device such as a user equipment UE reports long-term statistical channel information to assist a network device such as a base station BS in improving SRS-based CSI estimation. In some embodiments, the long-term statistical channel information can be as follows and the detailed reporting method is described in the embodiments. 1. L≥1 basis, as well as long-term statistical values of the channel matrix projected onto these L basis, and / or 2. Information corresponds to the projection of the spatial-frequency or spatial-domain channel covariance matrix onto a complete orthogonal basis.

[0109] The disclosed and other embodiments, modules and the functions described in this document can be implemented in digital electronic circuitry, or in computer software, firmware, or hardware, including the structures disclosed in this document and their structural equivalents, or in combinations of one or more of them. The disclosed and other embodiments can be implemented as one or more computer program products, i.e., one or more modules of computer program instructions encoded on a computer readable medium for execution by, or to control the operation of, data processing apparatus. The computer readable medium can be a machine-readable storage device, a machine-readable storage substrate, a memory device, a composition of matter effecting a machine-readable propagated signal, or a combination of one or more of them. The term “data processing apparatus” encompasses all apparatus, devices, and machines for processing data, including by way of example a programmable processor, a computer, or multiple processors or computers. The apparatus can include, in addition to hardware, code that creates an execution environment for the computer program in question, e.g., code that constitutes processor firmware, a protocol stack, a database management system, an operating system, or a combination of one or more of them. A propagated signal is an artificially generated signal, e.g., a machine-generated electrical, optical, or electromagnetic signal, which is generated to encode information for transmission to suitable receiver apparatus.

[0110] A computer program (also known as a program, software, software application, script, or code) can be written in any form of programming language, including compiled or interpreted languages, and it can be deployed in any form, including as a stand-alone program or as a module, component, subroutine, or other unit suitable for use in a computing environment. A computer program does not necessarily correspond to a file in a file system. A program can be stored in a portion of a file that holds other programs or data (e.g., one or more scripts stored in a markup language document) , in a single file dedicated to the program in question, or in multiple coordinated files (e.g., files that store one or more modules, sub programs, or portions of code) . A computer program can be deployed to be executed on one computer or on multiple computers that are located at one site or distributed across multiple sites and interconnected by a communication network.

[0111] The processes and logic flows described in this document can be performed by one or more programmable processors executing one or more computer programs to perform functions by operating on input data and generating output. The processes and logic flows can also be performed by, and apparatus can also be implemented as, special purpose logic circuitry, e.g., an FPGA (field programmable gate array) or an ASIC (application specific integrated circuit) . Processors suitable for the execution of a computer program include, by way of example, both general and special purpose microprocessors, and any one or more processors of any kind of digital computer. Generally, a processor will receive instructions and data from a read only memory or a random-access memory or both. The essential elements of a computer are a processor for performing instructions and one or more memory devices for storing instructions and data. Generally, a computer will also include, or be operatively coupled to receive data from or transfer data to, or both, one or more mass storage devices for storing data, e.g., magnetic, magneto optical disks, or optical disks. However, a computer need not have such devices. Computer readable media suitable for storing computer program instructions and data include all forms of non-volatile memory, media and memory devices, including by way of example semiconductor memory devices, e.g., EPROM, EEPROM, and flash memory devices; magnetic disks, e.g., internal hard disks or removable disks; magneto optical disks; and CD ROM and DVD-ROM disks. The processor and the memory can be supplemented by, or incorporated in, special purpose logic circuitry.

[0112] While this patent document contains many specifics, these should not be construed as limitations on the scope of any invention or of what may be claimed, but rather as descriptions of features that may be specific to particular embodiments of particular inventions. Certain features that are described in this patent document in the context of separate embodiments can also be implemented in combination in a single embodiment. Conversely, various features that are described in the context of a single embodiment can also be implemented in multiple embodiments separately or in any suitable subcombination. Moreover, although features may be described above as acting in certain combinations and even initially claimed as such, one or more features from a claimed combination can in some cases be excised from the combination, and the claimed combination may be directed to a subcombination or variation of a subcombination.

[0113] Similarly, while operations are depicted in the drawings in a particular order, this should not be understood as requiring that such operations be performed in the particular order shown or in sequential order, or that all illustrated operations be performed, to achieve desirable results. Moreover, the separation of various system components in the embodiments described in this patent document should not be understood as requiring such separation in all embodiments.

[0114] Only a few implementations and embodiments are described, and other implementations, enhancements and variations can be made based on what is described and illustrated in this patent document.

Claims

1.A method of wireless communication, comprising:receiving, by a wireless device from a network device, a signaling related to a channel state report; andtransmitting, by the wireless device to the network device, the channel state report according to the signaling, wherein the channel state report includes a long-term statistical channel information (LSCI) .2.A method of wireless communication, comprising:transmitting, by a network device to a wireless device, a signaling related to a channel state report; andreceiving, by the network device from the wireless device, the channel state report according to the signaling, wherein the channel state report includes a long-term statistical channel information (LSCI) .3.The method of above claims, wherein the channel state report includes S≥1 instances of LSCI, each corresponding to a specific granularity unit, where S is a positive integer.4.The method of claim 3, wherein the specific granularity unit comprises one or more subbands.5.The method of claim 4, wherein the one or more subbands comprise a contiguous set of resource blocks or a regularly spaced set of resource blocks.6.The method of any of above claims, wherein the LSCI is obtained based on an estimate of a channel matrix representative of a channel between the wireless device and the network device.7.The method of any of claims 1-5, wherein the LSCI is obtained based on an estimate of a channel covariance matrix representative of a channel between the wireless device and the network device.8.The method of any of claims 1-6, wherein each instance of LSCI includes an indication of L≥1 basis, and / or long-term statistical values of a channel matrix projected onto these L basis.9.The method of claim 8, wherein each basis is a spatial domain (SD) basis or a frequency domain (FD) basis.10.The method of any of claims 8-9 above, wherein at least some basis are represented as: whereis Kronecker product, represents the SD basis and v3 represents the FD basis.11.The method of any of claims 8-10, wherein the channel state report includes L sets of parameters {ml, nl, pl} , indicating information of basis selected for reporting, wherein l is an integer index between 0 and L-1, and m, n. and p are indexes to v1, v2 and v3 respectively.12.The method of any of claims 8-11, wherein one of the SD basis or the FD basis is used as common to all subbands and other of the SD basis or the FD basis is used as subband-specific.13.The method of claim 7, wherein the channel covariance matrix comprises a spatial-frequency channel covariance matrix or a spatial-domain covariance matrix.14.The method of claim 13, wherein the channel report comprises reported information corresponding to a projection of the spatial-frequency channel covariance matrix or the spatial-domain covariance matrix onto a complete orthogonal basis.15.The method of claim 14, wherein the projection is reported as indices and magnitude information of diagonal element of the projection.16.The method of claim 14, wherein the projection is reported as indices, and magnitude and phase information of L elements of the projection selected by the wireless device.17.The method of any of claims 1-16, wherein the LSCI uses channel information that is gathered during a time interval in which M signalings related to the channel state report are received, where M is an integer at least equal to 2.18.The method of any of claims 1-17, wherein the LSCI uses channel information that uses information gathered in a time interval during which N channel state reports are transmitted by the wireless device, where N is an integer at least equal to 2.19.The method of any of claims 1-18, wherein the LSCI comprises channel information gathered over at least X time units, wherein one time unit comprises 10 to 100 milliseconds.20.The method of any claims 1-19, wherein the LSCI comprises channel information gathered over at least Y occurrences of a network event, wherein the network event comprises reference signal receptions, channel selection or reselection, handover, or network slice reselection.21.The method of any of claims 20, wherein the channel state report comprises a channel state information (CSI) report.22.A communication apparatus comprising:one or more processors; anda transceiver coupled to the one or more processors;wherein the one or more processors are configured to cause the communication apparatus to implement a method recited in any of claims 1-21 by controlling receiving and transmitting operations of the transceiver.23.A computer-readable storage medium having code stored thereon, wherein the code, upon execution by one or more processors, causes the one or more processor to implement a method recited in any of claims 1-21.

Images