Variable length amplitude quantization for channel state information reporting

Abstract

Systems and techniques are provided for wireless communications. For example, a network entity can obtain a vector of complex elements, wherein each respective complex element in the vector is expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase associated with the respective complex element. The network entity can determine a number of bits for a payload corresponding to the complex elements, the payload associated with a channel state information (CSI) report. The network entity can generate quantized amplitude information using a coding table of a lossless source compression scheme, wherein the quantized amplitude information is generated based on using the coding table to quantize the respective amplitude associated with each respective complex element in the vector.

Description

VARIABLE LENGTH AMPLITUDE QUANTIZATION FOR CHANNEL STATE INFORMATION REPORTINGINTRODUCTIONAspects of the present disclosure generally relate to wireless communication. In some implementations, examples are described for amplitude quantization techniques.Wireless communications systems are deployed to provide various telecommunication services, including telephony, video, data, messaging, broadcasts, among others. Wireless communications systems have developed through various generations, including a first-generation analog wireless phone service (1G) , a second-generation (2G) digital wireless phone service (including interim 2.5G networks) , a third-generation (3G) high speed data, Internet-capable wireless service, a fourth-generation (4G) service (e.g., Long-Term Evolution (LTE) , WiMax) , and a fifth-generation (5G) service (e.g., New Radio (NR) ) . There are presently many different types of wireless communications systems in use, including cellular and personal communications service (PCS) systems. Examples of known cellular systems include the cellular Analog Advanced Mobile Phone System (AMPS) , and digital cellular systems based on code division multiple access (CDMA) , frequency division multiple access (FDMA) , time division multiple access (TDMA) , the Global System for Mobile communication (GSM) , etc.SUMMARYThe following presents a simplified summary relating to one or more aspects disclosed herein. Thus, the following summary should not be considered an extensive overview relating to all contemplated aspects, nor should the following summary be considered to identify key or critical elements relating to all contemplated aspects or to delineate the scope associated with any particular aspect. Accordingly, the following summary has the sole purpose to present certain concepts relating to one or more aspects relating to the mechanisms disclosed herein in a simplified form to precede the detailed description presented below.Disclosed are systems, methods, apparatuses, and computer-readable media for performing wireless communication. According to at least one illustrative example, a network entity for wireless communication is provided. The network entity includes at a processing system, where the processing system is configured to: obtain a vector of complex elements, wherein each respective complex element in the vector is expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase associated with the respective complex element; determine a number of bits for a payload corresponding to the complex elements, the payload associated with a channel state information (CSI) report; and generate quantized amplitude information using a coding table of a lossless source compression scheme, wherein the quantized amplitude information is generated based on using the coding table to quantize the respective amplitude associated with each respective complex element in the vector.In another example, a method for wireless communication is provided, the method including: obtaining a vector of complex elements, wherein each respective complex element in the vector is expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase associated with the respective complex element; determining a number of bits for a payload corresponding to the complex elements, the payload associated with a channel state information (CSI) report; and generating quantized amplitude information using a coding table of a lossless source compression scheme, wherein the quantized amplitude information is generated based on using the coding table to quantize the respective amplitude associated with each respective complex element in the vector.In another example, a non-transitory computer-readable storage medium is provided comprising instructions stored thereon which, when executed by at least one processor, causes the at least one processor to: obtain a vector of complex elements, wherein each respective complex element in the vector is expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase associated with the respective complex element; determine a number of bits for a payload corresponding to the complex elements, the payload associated with a channel state information (CSI) report; and generate quantized amplitude information using a coding table of a lossless source compression scheme, wherein the quantized amplitude information is generated based on using the coding table to quantize the respective amplitude associated with each respective complex element in the vector.In another example, an apparatus is provided for wireless communication. The apparatus includes: means for obtaining a vector of complex elements, wherein each respective complex element in the vector is expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase associated with the respective complex element; means for determining a number of bits for a payload corresponding to the complex elements, the payload associated with a channel state information (CSI) report; and means for generating quantized amplitude information using a coding table of a lossless source compression scheme, wherein the quantized amplitude information is generated based on using the coding table to quantize the respective amplitude associated with each respective complex element in the vector.Aspects generally include a method, apparatus, system, computer program product, non-transitory computer-readable medium, user equipment, base station, wireless communication device, and / or processing system as substantially described herein with reference to and as illustrated by the drawings and specification. The foregoing has outlined rather broadly the features and technical advantages of examples according to the disclosure in order that the detailed description that follows may be better understood. Additional features and advantages will be described hereinafter. The conception and specific examples disclosed may be readily utilized as a basis for modifying or designing other structures for carrying out the same purposes of the present disclosure. Such equivalent constructions do not depart from the scope of the appended claims. Characteristics of the concepts disclosed herein, both their organization and method of operation, together with associated advantages, will be better understood from the following description when considered in connection with the accompanying figures. Each of the figures is provided for the purposes of illustration and description, and not as a definition of the limits of the claims.While aspects are described in the present disclosure by illustration to some examples, those skilled in the art will understand that such aspects may be implemented in many different arrangements and scenarios. Techniques described herein may be implemented using different platform types, devices, systems, shapes, sizes, and / or packaging arrangements. For example, some aspects may be implemented via integrated chip implementations or other non-module-component based devices (e.g., end-user devices, vehicles, communication devices, computing devices, industrial equipment, retail / purchasing devices, medical devices, and / or artificial intelligence devices) . Aspects may be implemented in chip-level components, modular components, non-modular components, non-chip-level components, device-level components, and / or system-level components. Devices incorporating described aspects and features may include additional components and features for implementation and practice of claimed and described aspects. For example, transmission and reception of wireless signals may include one or more components for analog and digital purposes (e.g., hardware components including antennas, radio frequency (RF) chains, power amplifiers, modulators, buffers, processors, interleavers, adders, and / or summers) . It is intended that aspects described herein may be practiced in a wide variety of devices, components, systems, distributed arrangements, and / or end-user devices of varying size, shape, and constitution.Other objects and advantages associated with the aspects disclosed herein will be apparent to those skilled in the art based on the accompanying drawings and detailed description. This summary is not intended to identify key or essential features of the claimed subject matter, nor is it intended to be used in isolation to determine the scope of the claimed subject matter. The subject matter should be understood by reference to appropriate portions of the entire specification of this patent, any or all drawings, and each claim. The foregoing, together with other features and aspects, will become more apparent upon referring to the following specification, claims, and accompanying drawings.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGSThe accompanying drawings are presented to aid in the description of various aspects of the disclosure and are provided solely for illustration of the aspects and not limitation thereof. So that the above-recited features of the present disclosure can be understood in detail, a more particular description, briefly summarized above, may be had by reference to aspects, some of which are illustrated in the appended drawings. It is to be noted, however, that the appended drawings illustrate only certain typical aspects of this disclosure and are therefore not to be considered limiting of its scope, for the description may admit to other equally effective aspects. The same reference numbers in different drawings may identify the same or similar elements.FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a wireless communication network, in accordance with some examples;FIG. 2 is a diagram illustrating a design of a base station and a User Equipment (UE) device that enable transmission and processing of signals exchanged between the UE and the base station, in accordance with some examples;FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a disaggregated base station, in accordance with some examples;FIG. 4 is a block diagram illustrating components of a user equipment (UE) , in accordance with some examples;FIG. 5A is a diagram illustrating an example of physical channels and reference signals in a wireless network, in accordance with some examples;FIG. 5B depicts an example of a process flow for closed-loop feedback associated with a communications channel between a network entity and a UE, in accordance with some examples;FIG. 6 is a diagram illustrating an example of amplitude and phase quantization for channel state information reporting, where amplitude quantization is based on one or more Huffman coding tables, in accordance with some examples;FIG. 7A is an example of a Huffman coding table comprising a symbols alphabet of a plurality of quantization symbols and a corresponding probability for each respective quantization symbol of the plurality of quantization symbols of the alphabet, in accordance with some examples;FIG. 7B is an example of a Huffman coding dictionary targeting 3-bit quantization, in accordance with some examples;FIG. 8 is an example of a Huffman coding dictionary targeting 4-bit quantization, in accordance with some examples;FIG. 9 is a flow diagram illustrating an example of a process for wireless communication, in accordance with some examples; andFIG. 10 is a block diagram illustrating an example of a computing system, in accordance with some examples.DETAILED DESCRIPTIONCertain aspects of this disclosure are provided below for illustration purposes. Alternate aspects may be devised without departing from the scope of the disclosure. Additionally, well-known elements of the disclosure will not be described in detail or will be omitted so as not to obscure the relevant details of the disclosure. Some of the aspects described herein may be applied independently and some of them may be applied in combination as would be apparent to those of skill in the art. In the following description, for the purposes of explanation, specific details are set forth in order to provide a thorough understanding of aspects of the application. However, it will be apparent that various aspects may be practiced without these specific details. The figures and description are not intended to be restrictive.The ensuing description provides example aspects only, and is not intended to limit the scope, applicability, or configuration of the disclosure. Rather, the ensuing description of the example aspects will provide those skilled in the art with an enabling description for implementing an example aspect. It should be understood that various changes may be made in the function and arrangement of elements without departing from the scope of the application as set forth in the appended claims.Wireless communication networks can be deployed to provide various communication services, such as voice, video, packet data, messaging, broadcast, any combination thereof, or other communication services. A wireless communication network may support both access links and sidelinks for communication between wireless devices. An access link may refer to any communication link between a client device (e.g., a user equipment (UE) , a station (STA) , or other client device) and a base station (e.g., a 3GPP gNB for 5G / NR, a 3GPP eNB for 4G / LTE, a Wi-Fi access point (AP) , or other base station) . For example, an access link may support uplink signaling, downlink signaling, connection procedures, etc. An example of an access link is a Uu link or interface (also referred to as an NR-Uu) between a 3GPP gNB and a UE.In some wireless communications systems, feedback information associated with one or more communications channels can be used to dynamically adapt one or more communication link parameters according to time-varying channel conditions. For example, the time-varying channel conditions can be indicated and / or determined based on the feedback information. The one or more communication link parameters adapted based on the feedback information can be associated with one or more of a modulation and coding scheme (MCS) , beamforming, multiple input multiple output (MIMO) layers, etc. The time-varying channel conditions indicated by the feedback information can correspond to changes with respect to UE mobility, weather conditions, scattering, fading, interference, noise, etc. In some cases, a UE can be configured to report channel state feedback (CSF) to a network entity (e.g., base station, gNB, etc. ) , and the network entity can use the CSF to adjust one or more communication parameters in response to the feedback from the UE.CSF can be signaled using one or more channel state information (CSI) reports. A CSI report can be transmitted by a UE and received by a network entity, and may include one or more types of feedback information. The CSI report may be used to indicate, from a UE to a network entity, information corresponding to the channel conditions as observed by the UE. The network entity (e.g., base station, gNB, etc. ) receiving a CSI report from a UE can use the channel condition observations from the UE to optimize and / or adjust parameters for link adaptation, beamforming, and / or scheduling, etc. CSF is a type of feedback that may be reported or signaled using a CSI report. For example, CSF may be a subset of the information that can be included in a CSI report. CSF may be used to indicate recommendations determined by the UE for various transmission parameter optimizations. For example, the CSF may indicate a precoding matrix indicator (PMI) , corresponding to a preferred precoding matrix of the UE for MIMO transmissions. In some cases, the CSF can include an indication of a rank indicator (RI) , corresponding to a number of spatial layers that the UE can support in the current channel conditions. In another example, CSF may indicate a channel quality indicator (CQI) value, corresponding to a suggested modulation and coding scheme (MCS) for the UE based on the observed channel quality for the current channel conditions, etc.In some examples, precoding feedback (e.g., such as a precoding matrix indicator (PMI) associated with CSF for a CSI report, etc. ) may be indicated by a UE via a precoding codebook. A precoding codebook may indicate a matrix notation for reporting preferred precoding for downlink transmissions (e.g., from a network entity to the UE) , for example, in the context of gains and / or phase shifts applied across antenna elements that form certain beams. As used herein, the term “beam” may be used to refer to the set of gains and / or phases (e.g., precoding weights or co-phasing weights) applied to antenna elements in (or associated with) a wireless communication device for transmission or reception. The term “beam” may also refer to an antenna or radiation pattern of a signal transmitted while applying the gains and / or phases to the antenna elements.In some cases, precoding feedback may be indicated via a precoding codebook (e.g., also referred to herein as a “codebook” ) . A codebook may indicate the matrix notation for reporting the preferred precoding for one or more beams. For example, Type-I and Type-II codebooks are example codebooks that have been standardized to support MIMO transmission (e.g., single-user (SU) -MIMO where multiple streams of data are sent to and received by only one device at a time and multi-user (MU) -MIMO where multiple streams of data are sent to multiple devices simultaneously) . Both Type-I and Type-II codebooks are based on a two-dimensional (2D) discrete Fourier transform (DFT) -based grid of beams, and enable the CSF of beams selection and / or phase-shift keying (PSK) based co-phase combining between two polarizations. For example, CSF of beams selection by a UE via a Type-I codebook may be provided as wideband (WB) and / or sub-band (SB) phases associated with the selected beams. In addition to the phases, Type-2 codebook based CSF may also report the WB and / or SB amplitude information for the selected beams. Together the phases and amplitudes of the selected beams may be referred to herein as “complex elements” (e.g., each complex element is expressed in terms of a respective phase and a respective amplitude) .CSI reports and / or CSF may be reported frequently by a UE, for example on a periodic basis using a configured period or other time interval, and / or on an aperiodic basis in response to a request from the network for a CSI report. In some examples, CSI reports and / or CSF may be reported from the UE to the network entity in response to detecting a change in channel conditions observed by the UE, where the detected change exceeds one or more configured thresholds for triggering a CSI report. More frequent transmission of CSI reports can increase the reporting overhead associated with a UE. Larger sizes (e.g., greater number of bits, etc. ) used for each CSI report may also increase the reporting overhead associated with a UE. There is a need for systems and techniques that can be used to reduce the overhead associated with CSI reporting by one or more UEs.Systems, apparatuses, processes (also referred to as methods) , and computer-readable media (collectively referred to as “systems and techniques” ) are described herein that can be used to provide reduced overhead for CSI reporting by a UE. For example, the systems and techniques can be used to reduce the overhead of CSI reports transmitted by a UE. Reduced overhead CSI reporting can correspond to configuring a UE for the transmission of a low overhead CSI report. For example, the systems and techniques can use source compression to reduce the number of payload bits used to transmit a CSI report. In some cases, the systems and techniques can be used to provide variable length amplitude quantization for CSI reporting, where the variable length amplitude quantization is used to compress the respective amplitude information of a set of complex vectors or complex elements corresponding to a PMI or other CSF for a CSI report of the UE.In some cases, the systems and techniques can use Huffman coding to perform coefficient quantization to compress the amplitudes of complex vectors included in and / or corresponding to a CSI report. For example, complex numbers associated with one or more channel measurements for a CSI report can be decomposed into a polar representation with a respective amplitude value and a respective phase value. The respective amplitude value for each complex number associated with the CSI report can be compressed using Huffman coding, where the Huffman coding is performed according to a configured or selected Huffman codebook communicated between a UE (e.g., the UE transmitting the low overhead CSI report with amplitude quantization by the Huffman codebook) and a network entity (e.g., the network entity receiving the low overhead CSI report from the UE) .In some cases, the quantized amplitude coefficients generated by performing Huffman coding for the amplitude vector coefficients may have a variable length. The systems and techniques can be configured to transmit the variable length compressed information of the Huffman-coded amplitude quantization within a fixed payload size packet of the low overhead CSI report. For example, the variable length quantization payload associated with the amplitude quantization performed using a fixed Huffman coding table can be configured for CSI reporting in a pre-allocated CSI report payload (e.g., fixed length payload) . In some examples, the systems and techniques can perform Huffman coding amplitude quantization to generate a variable length quantized amplitude payload. A remaining payload portion can be determined as the difference between the allocated (e.g., fixed) payload size for indicating the amplitude and phase information of the complex elements within the CSI report, and the variable length quantized amplitude payload. The difference can be allocated to reporting of the phase information of the complex elements (e.g., the phase information corresponding to each quantized amplitude coefficient in the variable length, Huffman coded quantized amplitude payload) . Variable bit length vector quantization can be performed for the phase bits of the complex elements, to generate phase quantization information having a number of bits that is less than or equal to the calculated difference number of bits remaining in the allocated (e.g., fixed) payload size for the complex elements in the CSI report. The phase quantization can allocate more bits to strong amplitudes than small amplitudes, with a variable bits allocation using a fixed resource pool of bits equal in number to the calculated difference bits remaining in the fixed payload for the CSI report. The quantized amplitude bits can be combined with the quantized amplitude bits for reduced overhead CSI reporting within the allocated (e.g., fixed) payload size available for the complex elements within the low overhead CSI report.Further aspects of the systems and techniques will be described with respect to the figures.As used herein, the phrase “based on” shall not be construed as a reference to a closed set of information, one or more conditions, one or more factors, or the like. In other words, the phrase “based on A” (where “A” may be information, a condition, a factor, or the like) shall be construed as “based at least on A” unless specifically recited differently.As used herein, the terms “user equipment” (UE) and “network entity” are not intended to be specific or otherwise limited to any particular radio access technology (RAT) , unless otherwise noted. In general, a UE may be any wireless communication device (e.g., a mobile phone, router, tablet computer, laptop computer, and / or tracking device, etc. ) , wearable (e.g., smartwatch, smart-glasses, wearable ring, and / or an extended reality (XR) device such as a virtual reality (VR) headset, an augmented reality (AR) headset or glasses, or a mixed reality (MR) headset) , vehicle (e.g., automobile, motorcycle, bicycle, etc. ) , aircraft (e.g., an airplane, jet, unmanned aerial vehicle (UAV) or drone, helicopter, airship, glider, etc. ) , and / or Internet of Things (IoT) device, etc., used by a user to communicate over a wireless communications network. A UE may be mobile or may (e.g., at certain times) be stationary, and may communicate with a radio access network (RAN) . As used herein, the term “UE” may be referred to interchangeably as an “access terminal” or “AT, ” a “client device, ” a “wireless device, ” a “subscriber device, ” a “subscriber terminal, ” a “subscriber station, ” a “user terminal” or “UT, ” a “mobile device, ” a “mobile terminal, ” a “mobile station, ” or variations thereof. Generally, UEs can communicate with a core network via a RAN, and through the core network the UEs can be connected with external networks such as the Internet and with other UEs. Of course, other mechanisms of connecting to the core network and / or the Internet are also possible for the UEs, such as over wired access networks, wireless local area network (WLAN) networks (e.g., based on IEEE 802.11 communication standards, etc. ) , and so on.A network entity can be implemented in an aggregated or monolithic base station architecture, or alternatively, in a disaggregated base station architecture, and may include one or more of a central unit (CU) , a distributed unit (DU) , a radio unit (RU) , a Near-Real Time (Near-RT) RAN Intelligent Controller (RIC) , or a Non-Real Time (Non-RT) RIC. A base station (e.g., with an aggregated / monolithic base station architecture or disaggregated base station architecture) may operate according to one of several RATs in communication with UEs depending on the network in which it is deployed, and may be alternatively referred to as an access point (AP) , a network node, a NodeB (NB) , an evolved NodeB (eNB) , a next generation eNB (ng-eNB) , a New Radio (NR) Node B (also referred to as a gNB or gNodeB) , etc. A base station may be used primarily to support wireless access by UEs, including supporting data, voice, and / or signaling connections for the supported UEs. In some systems, a base station may provide edge node signaling functions while in other systems it may provide additional control and / or network management functions. A communication link through which UEs can send signals to a base station is called an uplink (UL) channel (e.g., a reverse traffic channel, a reverse control channel, an access channel, etc. ) . A communication link through which the base station can send signals to UEs is called a downlink (DL) or forward link channel (e.g., a paging channel, a control channel, a broadcast channel, or a forward traffic channel, etc. ) . The term traffic channel (TCH) , as used herein, can refer to either an uplink, reverse or downlink, and / or a forward traffic channel.The term “network entity” or “base station” (e.g., with an aggregated / monolithic base station architecture or disaggregated base station architecture) may refer to a single physical transmit receive point (TRP) or to multiple physical TRPs that may or may not be co-located. For example, where the term “network entity” or “base station” refers to a single physical TRP, the physical TRP may be an antenna of the base station corresponding to a cell (or several cell sectors) of the base station. Where the term “network entity” or “base station” refers to multiple co-located physical TRPs, the physical TRPs may be an array of antennas (e.g., as in a multiple-input multiple-output (MIMO) system or where the base station employs beamforming) of the base station. Where the term “base station” refers to multiple non-co-located physical TRPs, the physical TRPs may be a distributed antenna system (DAS) (e.g., a network of spatially separated antennas connected to a common source via a transport medium) or a remote radio head (RRH) (e.g., a remote base station connected to a serving base station) . Alternatively, the non-co-located physical TRPs may be the serving base station receiving the measurement report from the UE and a neighbor base station whose reference radio frequency (RF) signals (e.g., or simply “reference signals” ) the UE is measuring. Because a TRP is the point from which a base station transmits and receives wireless signals, as used herein, references to transmission from or reception at a base station are to be understood as referring to a particular TRP of the base station.In some implementations that support positioning of UEs, a network entity or base station may not support wireless access by UEs (e.g., may not support data, voice, and / or signaling connections for UEs) , but may instead transmit reference signals to UEs to be measured by the UEs, and / or may receive and measure signals transmitted by the UEs. Such a base station may be referred to as a positioning beacon (e.g., when transmitting signals to UEs) and / or as a location measurement unit (e.g., when receiving and measuring signals from UEs) .As described herein, a node (which may be referred to as a node, a network node, a network entity, or a wireless node) may include, be, or be included in (e.g., be a component of) a base station (e.g., any base station described herein) , a UE (e.g., any UE described herein) , a network controller, an apparatus, a device, a computing system, a processing system, an integrated access and backhauling (IAB) node, a distributed unit (DU) , a central unit (CU) , a remote unit (RU) , and / or another processing entity configured to perform any of the techniques described herein. For example, a network node may be a UE. As another example, a network node may be a base station or network entity. As another example, a first network node may be configured to communicate with a second network node or a third network node. In one aspect of this example, the first network node may be a UE, the second network node may be a base station, and the third network node may be a UE. In another aspect of this example, the first network node may be a UE, the second network node may be a base station, and the third network node may be a base station. In yet other aspects of this example, the first, second, and third network nodes may be different relative to these examples. Similarly, reference to a UE, base station, apparatus, device, computing system, processing system, or the like may include disclosure of the UE, base station, apparatus, device, computing system, processing system, or the like being a network node. For example, disclosure that a UE is configured to receive information from a base station also discloses that a first network node is configured to receive information from a second network node. Consistent with this disclosure, once a specific example is broadened in accordance with this disclosure (e.g., a UE is configured to receive information from a base station also discloses that a first network node is configured to receive information from a second network node) , the broader example of the narrower example may be interpreted in the reverse, but in a broad open-ended way. In the example above where a UE is configured to receive information from a base station also discloses that a first network node is configured to receive information from a second network node, the first network node may refer to a first UE, a first base station, a first apparatus, a first device, a first computing system, a first processing system, a first one or more components, a first processing entity, or the like configured to receive the information; and the second network node may refer to a second UE, a second base station, a second apparatus, a second device, a second computing system, a second processing system, a second one or more components, a second processing entity, or the like.As described herein, a network entity (which may alternatively be referred to as an entity, a node, a network node, or a wireless entity) may be, be similar to, include, or be included in (e.g., be a component of) a base station (e.g., any base station described herein, including a disaggregated base station) , a UE (e.g., any UE described herein) , a reduced capability (RedCap) device, an enhanced reduced capability (eRedCap) device, an ambient internet-of-things (IoT) device, an energy harvesting (EH) -capable device, a network controller, an apparatus, a device, a computing system, a processing system, an integrated access and backhauling (IAB) node, a distributed unit (DU) , a central unit (CU) , a remote / radio unit (RU) (which may also be referred to as a remote radio unit (RRU) ) , and / or another processing entity configured to perform any of the techniques described herein. For example, a network entity may be a UE. As another example, a network entity may be a base station. As used herein, “network entity” may refer to an entity that is configured to operate in a network, such as the network 100 of FIG. 1. For example, a “network entity” is not limited to an entity that is currently located in and / or currently operating in the network. Rather, a network entity may be any entity that is capable of communicating and / or operating in the network.The adjectives “first, ” “second, ” “third, ” and so on are used for contextual distinction between two or more of the modified noun in connection with a discussion and are not meant to be absolute modifiers that apply only to a certain respective entity throughout the entire document. For example, a network entity may be referred to as a “first network entity” in connection with one discussion and may be referred to as a “second network entity” in connection with another discussion, or vice versa. As an example, a first network entity may be configured to communicate with a second network entity or a third network entity. In one aspect of this example, the first network entity may be a UE, the second network entity may be a base station, and the third network entity may be a UE. In another aspect of this example, the first network entity may be a UE, the second network entity may be a base station, and the third network entity may be a base station. In yet other aspects of this example, the first, second, and third network entities may be different relative to these examples.Similarly, reference to a UE, base station, network node, apparatus, device, computing system, processing system or the like may include disclosure of the UE, base station, network node, apparatus, device, computing system, processing system or the like being a network entity. For example, disclosure that a UE is configured to receive information from a base station also discloses that a first network entity is configured to receive information from a second network entity. Consistent with this disclosure, once a specific example is broadened in accordance with this disclosure (e.g., a UE is configured to receive information from a base station also discloses that a first network entity is configured to receive information from a second network entity) , the broader example of the narrower example may be interpreted in the reverse, but in a broad open-ended way. In the example above where a UE is configured to receive information from a base station also discloses that a first network entity is configured to receive information from a second network entity, the first network entity may refer to a first UE, a first base station, a first apparatus, a first device, a first computing system, a first processing system, a first set of one or more one or more components, a first processing entity, or the like configured to receive the information; and the second network entity may refer to a second UE, a second base station, a second apparatus, a second device, a second computing system, a second processing system, a second set of one or more components, a second processing entity, or the like.As described herein, communication of information (e.g., any information, signal, or the like) may be described in various aspects using different terminology. Disclosure of one communication term includes disclosure of other communication terms. For example, a first network entity may be described as being configured to transmit information to a second network entity. In this example and consistent with this disclosure, disclosure that the first network entity is configured to transmit information to the second network entity includes disclosure that the first network entity is configured to provide, send, output, communicate, or transmit information to the second network entity. Similarly, in this example and consistent with this disclosure, disclosure that the first network entity is configured to transmit information to the second network entity includes disclosure that the second network entity is configured to receive, obtain, or decode the information that is provided, sent, output, communicated, or transmitted by the first network entity.In some examples, the network entity 102 may include a processing system (e.g., such as the processing system 470 of FIG. 4 and / or the processing system 1002 of FIG. 10, etc. ) . Similarly, the network entity 180 (e.g., a millimeter wave (mmW) base station, etc. ) may include a respective processing system (e.g., such as the processing system 470 of FIG. 4 and / or the processing system 1002 of FIG. 10, etc. ) . A processing system may include one or more components (or subcomponents) , such as one or more components described herein. For example, a respective component of the one or more components may be, be similar to, include, or be included in at least one memory, at least one communication interface, or at least one processor. For example, a processing system may include one or more components. In such an example, the one or more components may include a first component, a second component, and a third component. In this example, the first component may be coupled to a second component and a third component. In this example, the first component may be at least one processor, the second component may be a communication interface, and the third component may be at least one memory. A processing system may generally be a system including one or more components that may perform one or more functions, such as any function or combination of functions described herein. For example, one or more components may receive input information (e.g., any information that is an input, such as a signal, any digital information, or any other information) , one or more components may process the input information to generate output information (e.g., any information that is an output, such as a signal or any other information) , one or more components may perform any function as described herein, or any combination thereof. As described herein, an “input” and “input information” may be used interchangeably. Similarly, as described herein, an “output” and “output information” may be used interchangeably. Any information generated by any component may be provided to one or more other systems or components of, for example, a network entity described herein) . For example, a processing system may include a first component configured to receive or obtain information, a second component configured to process the information to generate output information, and / or a third component configured to provide the output information to other systems or components. In this example, the first component may be a communication interface (e.g., a first communication interface) , the second component may be at least one processor (e.g., that is coupled to the communication interface and / or at least one memory) , and the third component may be a communication interface (e.g., the first communication interface or a second communication interface) . For example, a processing system may include at least one memory, at least one communication interface, and / or at least one processor, where the at least one processor may, for example, be coupled to the at least one memory and the at least one communication interface.A processing system of a network entity described herein may interface with one or more other components of the network entity, may process information received from one or more other components (such as input information) , or may output information to one or more other components. For example, a processing system may include a first component configured to interface with one or more other components of the network entity to receive or obtain information, a second component configured to process the information to generate one or more outputs, and / or a third component configured to output the one or more outputs to one or more other components. In this example, the first component may be a communication interface (e.g., a first communication interface) , the second component may be at least one processor (e.g., that is coupled to the communication interface and / or at least one memory) , and the third component may be a communication interface (e.g., the first communication interface or a second communication interface) . For example, a chip or modem of the network entity may include a processing system. The processing system may include a first communication interface to receive or obtain information, and a second communication interface to output, transmit, or provide information. In some examples, the first communication interface may be an interface configured to receive input information, and the information may be provided to the processing system. In some examples, the second system interface may be configured to transmit information output from the chip or modem. The second communication interface may also obtain or receive input information, and the first communication interface may also output, transmit, or provide information.An RF signal comprises an electromagnetic wave of a given frequency that transports information through the space between a transmitter and a receiver. As used herein, a transmitter may transmit a single “RF signal” or multiple “RF signals” to a receiver. However, the receiver may receive multiple “RF signals” corresponding to each transmitted RF signal due to the propagation characteristics of RF signals through multipath channels. The same transmitted RF signal on different paths between the transmitter and receiver may be referred to as a “multipath” RF signal. As used herein, an RF signal may also be referred to as a “wireless signal” or simply a “signal” where it is clear from the context that the term “signal” refers to a wireless signal or an RF signal.Various aspects of the systems and techniques described herein will be discussed below with respect to the figures. According to various aspects, FIG. 1 illustrates an example of a wireless communications system 100. The wireless communications system 100 (e.g., which may also be referred to as a wireless wide area network (WWAN) ) can include various base stations 102 and various UEs 104. In some aspects, the base stations 102 may also be referred to as “network entities” or “network nodes. ” One or more of the base stations 102 can be implemented in an aggregated or monolithic base station architecture. Additionally, or alternatively, one or more of the base stations 102 can be implemented in a disaggregated base station architecture, and may include one or more of a central unit (CU) , a distributed unit (DU) , a radio unit (RU) , a Near-Real Time (Near-RT) RAN Intelligent Controller (RIC) , or a Non-Real Time (Non-RT) RIC. The base stations 102 can include macro cell base stations (e.g., high power cellular base stations) and / or small cell base stations (e.g., low power cellular base stations) . In an aspect, the macro cell base station may include eNBs and / or ng-eNBs where the wireless communications system 100 corresponds to a long-term evolution (LTE) network, or gNBs where the wireless communications system 100 corresponds to a NR network, or a combination of both, and the small cell base stations may include femtocells, picocells, microcells, etc.The base stations 102 may collectively form a RAN and interface with a core network 170 (e.g., an evolved packet core (EPC) or a 5G core (5GC) ) through backhaul links 122, and through the core network 170 to one or more location servers 172 (e.g., which may be part of core network 170 or may be external to core network 170) . In addition to other functions, the base stations 102 may perform functions that relate to one or more of transferring user data, radio channel ciphering and deciphering, integrity protection, header compression, mobility control functions (e.g., handover, dual connectivity) , inter-cell interference coordination, connection setup and release, load balancing, distribution for non-access stratum (NAS) messages, NAS node selection, synchronization, RAN sharing, multimedia broadcast multicast service (MBMS) , subscriber and equipment trace, RAN information management (RIM) , paging, positioning, and delivery of warning messages. The base stations 102 may communicate with each other directly or indirectly (e.g., through the EPC or 5GC) over backhaul links 134, which may be wired and / or wireless.The base stations 102 may wirelessly communicate with the UEs 104. Each of the base stations 102 may provide communication coverage for a respective geographic coverage area 110. In an aspect, one or more cells may be supported by a base station 102 in each coverage area 110. A “cell” is a logical communication entity used for communication with a base station (e.g., over some frequency resource, referred to as a carrier frequency, component carrier, carrier, band, or the like) , and may be associated with an identifier (e.g., a physical cell identifier (PCI) , a virtual cell identifier (VCI) , a cell global identifier (CGI) ) for distinguishing cells operating via the same or a different carrier frequency. In some cases, different cells may be configured according to different protocol types (e.g., machine-type communication (MTC) , narrowband IoT (NB-IoT) , enhanced mobile broadband (eMBB) , or others) that may provide access for different types of UEs. Because a cell is supported by a specific base station, the term “cell” may refer to either or both of the logical communication entity and the base station that supports it, depending on the context. In addition, because a TRP is typically the physical transmission point of a cell, the terms “cell” and “TRP” may be used interchangeably. In some cases, the term “cell” may also refer to a geographic coverage area of a base station (e.g., a sector) , insofar as a carrier frequency can be detected and used for communication within some portion of geographic coverage areas 110.While neighboring macro cell base station 102 geographic coverage areas 110 may partially overlap (e.g., in a handover region) , some of the geographic coverage areas 110 may be substantially overlapped by a larger geographic coverage area 110. For example, a small cell base station 102' may have a coverage area 110' that substantially overlaps with the coverage area 110 of one or more macro cell base stations 102. A network that includes both small cell and macro cell base stations may be known as a heterogeneous network. A heterogeneous network may also include home eNBs (HeNBs) , which may provide service to a restricted group known as a closed subscriber group (CSG) .The communication links 120 between the base stations 102 and the UEs 104 may include uplink (e.g., also referred to as reverse link) transmissions from a UE 104 to a base station 102 and / or downlink (e.g., also referred to as forward link) transmissions from a base station 102 to a UE 104. The communication links 120 may use MIMO antenna technology, including spatial multiplexing, beamforming, and / or transmit diversity. The communication links 120 may be provided using one or more carrier frequencies. Allocation of carriers may be asymmetric with respect to downlink and uplink (e.g., a greater or lesser quantity of carriers may be allocated for downlink than for uplink) .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., one or more of the base stations 102, UEs 104, etc. ) 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 implemented based on combining the signals communicated via antenna elements of an antenna array such that some signals propagating at 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) .A transmitting device and / or a receiving device (e.g., such as one or more of base stations 102 and / or UEs 104) may use beam sweeping techniques as part of beam forming operations. For example, a base station 102 (e.g., or other transmitting device) may use multiple antennas or antenna arrays (e.g., antenna panels) to conduct beamforming operations for directional communications with a UE 104 (e.g., or other receiving device) . Some signals (e.g., synchronization signals, reference signals, beam selection signals, or other control signals) may be transmitted by base station 102 (or other transmitting device) multiple times in different directions. For example, the base station 102 may transmit a signal according to different beamforming weight sets associated with different directions of transmission. Transmissions in different beam directions may be used to identify (e.g., by a transmitting device, such as a base station 102, or by a receiving device, such as a UE 104) a beam direction for later transmission or reception by the base station 102.Some signals, such as data signals associated with a particular receiving device, may be transmitted by a base station 102 in a single beam direction (e.g., a direction associated with the receiving device, such as a UE 104) . In some examples, the beam direction associated with transmissions along a single beam direction may be determined based on a signal that was transmitted in one or more beam directions. For example, a UE 104 may receive one or more of the signals transmitted by the base station 102 in different directions and may report to the base station 102 an indication of the signal that the UE 104 received with a highest signal quality or an otherwise acceptable signal quality.In some examples, transmissions by a device (e.g., by a base station 102 or a UE 104) may be performed using multiple beam directions, and the device may use a combination of digital precoding or radio frequency beamforming to generate a combined beam for transmission (e.g., from a base station 102 to a UE 104, from a transmitting device to a receiving device, etc. ) . The UE 104 may report feedback that indicates precoding weights for one or more beam directions, and the feedback may correspond to a configured number of beams across a system bandwidth or one or more sub-bands. The base station 102 may transmit a reference signal (e.g., a cell-specific reference signal (CRS) , a channel state information reference signal (CSI-RS) , etc. ) , which may be precoded or unprecoded. The UE 104 may provide feedback for beam selection, which may be a precoding matrix indicator (PMI) or codebook-based feedback (e.g., a multi-panel type codebook, a linear combination type codebook, a port selection type codebook) . Although these techniques are described with reference to signals transmitted in one or more directions by a base station 102, a UE 104 may employ similar techniques for transmitting signals multiple times in different directions (e.g., for identifying a beam direction for subsequent transmission or reception by the UE 104) or for transmitting a signal in a single direction (e.g., for transmitting data to a receiving device) .A receiving device (e.g., a UE 104) may try multiple receive configurations (e.g., directional listening) when receiving various signals from the base station 102, such as synchronization signals, reference signals, beam selection signals, or other control signals. For example, a receiving device may try multiple receive directions by receiving via different antenna subarrays, by processing received signals according to different antenna subarrays, by receiving according to different receive beamforming weight sets (e.g., different directional listening weight sets) applied to signals received at multiple antenna elements of an antenna array, or by processing received signals according to different receive beamforming weight sets applied to signals received at multiple antenna elements of an antenna array, any of which may be referred to as “listening” according to different receive configurations or receive directions. In some examples, a receiving device may use a single receive configuration to receive along a single beam direction (e.g., when receiving a data signal) . The single receive configuration may be aligned in a beam direction determined based on listening according to different receive configuration directions (e.g., a beam direction determined to have a highest signal strength, highest signal-to-noise ratio (SNR) , or otherwise acceptable signal quality based on listening according to multiple beam directions) .The wireless communications system 100 may further include a WLAN AP 150 in communication with WLAN stations (STAs) 152 via communication links 154 in an unlicensed frequency spectrum (e.g., 5 Gigahertz (GHz) ) . When communicating in an unlicensed frequency spectrum, the WLAN STAs 152 and / or the WLAN AP 150 may perform a clear channel assessment (CCA) or listen before talk (LBT) procedure prior to communicating in order to determine whether the channel is available. In some examples, the wireless communications system 100 can include devices (e.g., UEs, etc. ) that communicate with one or more UEs 104, base stations 102, APs 150, etc., utilizing the ultra-wideband (UWB) spectrum. The UWB spectrum can range from 3.1 to 10.5 GHz.The small cell base station 102' may operate in a licensed and / or an unlicensed frequency spectrum. When operating in an unlicensed frequency spectrum, the small cell base station 102' may employ LTE or NR technology and use the same 5 GHz unlicensed frequency spectrum as used by the WLAN AP 150. The small cell base station 102', employing LTE and / or 5G in an unlicensed frequency spectrum, may boost coverage to and / or increase capacity of the access network. NR in unlicensed spectrum may be referred to as NR-U. LTE in an unlicensed spectrum may be referred to as LTE-U, licensed assisted access (LAA) , or MulteFire.The wireless communications system 100 may further include a millimeter wave (mmW) base station 180 that may operate in mmW frequencies and / or near mmW frequencies in communication with a UE 182. The mmW base station 180 may be implemented in an aggregated or monolithic base station architecture, or alternatively, in a disaggregated base station architecture (e.g., including one or more of a CU, a DU, a RU, a Near-RT RIC, or a Non-RT RIC) . Extremely high frequency (EHF) is part of the RF in the electromagnetic spectrum. EHF has a range of 30 GHz to 300 GHz and a wavelength between 1 millimeter and 10 millimeters. Radio waves in this band may be referred to as a millimeter wave. Near mmW may extend down to a frequency of 3 GHz with a wavelength of 100 millimeters. The super high frequency (SHF) band extends between 3 GHz and 30 GHz, also referred to as centimeter wave. Communications using the mmW and / or near mmW radio frequency band have high path loss and a relatively short range. The mmW base station 180 and the UE 182 may utilize beamforming (e.g., transmit and / or receive) over an mmW communication link 184 to compensate for the extremely high path loss and short range. Further, it will be appreciated that in alternative configurations, one or more base stations 102 may also transmit using mmW or near mmW and beamforming. Accordingly, it will be appreciated that the foregoing illustrations are merely examples and should not be construed to limit the various aspects disclosed herein.In some aspects relating to 5G, the frequency spectrum in which wireless network nodes or entities (e.g., base stations 102 / 180, UEs 104 / 182) operate is divided into multiple frequency ranges, FR1 (e.g., from 450 to 6,000 Megahertz (MHz) ) , FR2 (e.g., from 24,250 to 52,600 MHz) , FR3 (e.g., above 52,600 MHz) , and FR4 (e.g., between FR1 and FR2) . In a multi-carrier system, such as 5G, one of the carrier frequencies is referred to as the “primary carrier” or “anchor carrier” or “primary serving cell” or “PCell, ” and the remaining carrier frequencies are referred to as “secondary carriers” or “secondary serving cells” or “SCells. ” In carrier aggregation, the anchor carrier is the carrier operating on the primary frequency (e.g., FR1) utilized by a UE 104 / 182 and the cell in which the UE 104 / 182 either performs the initial radio resource control (RRC) connection establishment procedure or initiates the RRC connection re-establishment procedure. The primary carrier carries all common and UE-specific control channels and may be a carrier in a licensed frequency (however, this is not always the case) . A secondary carrier is a carrier operating on a second frequency (e.g., FR2) that may be configured once the RRC connection is established between the UE 104 and the anchor carrier and that may be used to provide additional radio resources. In some cases, the secondary carrier may be a carrier in an unlicensed frequency. The secondary carrier may contain only necessary signaling information and signals, for example, those that are UE-specific may not be present in the secondary carrier, since both primary uplink and downlink carriers are typically UE-specific. This means that different UEs 104 / 182 in a cell may have different downlink primary carriers. The same is true for the uplink primary carriers. The network is able to change the primary carrier of any UE 104 / 182 at any time. This is done, for example, to balance the load on different carriers. Because a “serving cell” (e.g., whether a PCell or an SCell) corresponds to a carrier frequency and / or component carrier over which some base station is communicating, the term “cell, ” “serving cell, ” “component carrier, ” “carrier frequency, ” and the like can be used interchangeably.For example, still referring to FIG. 1, one of the frequencies utilized by the macro cell base stations 102 may be an anchor carrier (or “PCell” ) and other frequencies utilized by the macro cell base stations 102 and / or the mmW base station 180 may be secondary carriers ( “SCells” ) . In carrier aggregation, the base stations 102 and / or the UEs 104 may use spectrum up to Y MHz (e.g., 5, 10, 15, 20, 100 MHz) bandwidth per carrier up to a total of Yx MHz (e.g., x component carriers) for transmission in each direction. The component carriers may or may not be adjacent to each other on the frequency spectrum. Allocation of carriers may be asymmetric with respect to the downlink and uplink (e.g., a greater or lesser quantity of carriers may be allocated for downlink than for uplink) . The simultaneous transmission and / or reception of multiple carriers enables the UE 104 / 182 to significantly increase its data transmission and / or reception rates. For example, two 20 MHz aggregated carriers in a multi-carrier system would theoretically lead to a two-fold increase in data rate (e.g., 40 MHz) , compared to that attained by a single 20 MHz carrier.In order to operate on multiple carrier frequencies, a base station 102 and / or a UE 104 can be equipped with multiple receivers and / or transmitters. For example, a UE 104 may have two receivers, “Receiver 1” and “Receiver 2, ” where “Receiver 1” is a multi-band receiver that can be tuned to band (e.g., carrier frequency) ‘X’ or band ‘Y, ’ and “Receiver 2” is a one-band receiver tunable to band ‘Z’ only. In this example, if the UE 104 is being served in band ‘X, ’ band ‘X’ would be referred to as the PCell or the active carrier frequency, and “Receiver 1” would need to tune from band ‘X’ to band ‘Y’ (e.g., an SCell) in order to measure band ‘Y’ (and vice versa) . In contrast, whether the UE 104 is being served in band ‘X’ or band ‘Y, ’ because of the separate “Receiver 2, ” the UE 104 can measure band ‘Z’ without interrupting the service on band ‘X’ or band ‘Y. ’The wireless communications system 100 may further include a UE 164 that may communicate with a macro cell base station 102 over a communication link 120 and / or the mmW base station 180 over an mmW communication link 184. For example, the macro cell base station 102 may support a PCell and one or more SCells for the UE 164 and the mmW base station 180 may support one or more SCells for the UE 164.The wireless communications system 100 may further include one or more UEs, such as UE 190, that connects indirectly to one or more communication networks via one or more device-to-device (D2D) peer-to-peer (P2P) links (e.g., referred to as “sidelinks” ) . In the example of FIG. 1, UE 190 has a D2D P2P link 192 with one of the UEs 104 connected to one of the base stations 102 (e.g., through which UE 190 may indirectly obtain cellular connectivity) and a D2D P2P link 194 with WLAN STA 152 connected to the WLAN AP 150 (e.g., through which UE 190 may indirectly obtain WLAN-based Internet connectivity) . In an example, the D2D P2P links 192 and 194 may be supported with any well-known D2D RAT, such as LTE Direct (LTE-D) , Wi-Fi Direct (Wi-Fi-D) , and so on.FIG. 2 illustrates a block diagram of an example architecture 200 of a base station 102 and a UE 104 that enables transmission and processing of signals exchanged between the UE and the base station, in accordance with some aspects of the present disclosure. Example architecture 200 includes components of a base station 102 and a UE 104, which may be one of the base stations 102 and one of the UEs 104 illustrated in FIG. 1. Base station 102 may be equipped with T antennas 234a through 234t, and UE 104 may be equipped with R antennas 252a through 252r, where in general T≥1 and R≥1.At base station 102, a transmit processor 220 may receive data from a data source 212 for one or more UEs, select one or more modulation and coding schemes (MCS) for each UE based on channel quality indicators (CQIs) received from the UE, process (e.g., encode and modulate) the data for each UE based on the MCS (s) selected for the UE, and provide data symbols for all UEs. Transmit processor 220 may also process system information (e.g., for semi-static resource partitioning information (SRPI) and / or the like) and control information (e.g., CQI requests, grants, upper layer signaling, and / or the like) and provide overhead symbols and control symbols. Transmit processor 220 may also generate reference symbols for reference signals (e.g., the cell-specific reference signal (CRS) ) and synchronization signals (e.g., the primary synchronization signal (PSS) and secondary synchronization signal (SSS) ) . A transmit (TX) multiple-input multiple-output (MIMO) processor 230 may perform spatial processing (e.g., precoding) on the data symbols, the control symbols, the overhead symbols, and / or the reference symbols, if applicable, and may provide T output symbol streams to T modulators (MODs) 232a through 232t. The modulators 232a through 232t are shown as a combined modulator-demodulator (MOD-DEMOD) . In some cases, the modulators and demodulators can be separate components. Each modulator of the modulators 232a to 232t may process a respective output symbol stream (e.g., for an orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) scheme and / or the like) to obtain an output sample stream. Each modulator of the modulators 232a to 232t may further process (e.g., convert to analog, amplify, filter, and upconvert) the output sample stream to obtain a downlink signal. T downlink signals may be transmitted from modulators 232a to 232t via T antennas 234a through 234t, respectively. According to certain aspects described in more detail below, the synchronization signals can be generated with location encoding to convey additional information.At UE 104, antennas 252a through 252r may receive the downlink signals from base station 102 and / or other base stations and may provide received signals to one or more demodulators (DEMODs) 254a through 254r, respectively. The demodulators 254a through 254r are shown as a combined modulator-demodulator (MOD-DEMOD) . In some cases, the modulators and demodulators can be separate components. Each demodulator of the demodulators 254a through 254r may condition (e.g., filter, amplify, downconvert, and digitize) a received signal to obtain input samples. Each demodulator of the demodulators 254a through 254r may further process the input samples (e.g., for OFDM and / or the like) to obtain received symbols. A MIMO detector 256 may obtain received symbols from all R demodulators 254a through 254r, perform MIMO detection on the received symbols if applicable, and provide detected symbols. A receive processor 258 may process (e.g., demodulate and decode) the detected symbols, provide decoded data for UE 104 to a data sink 260, and provide decoded control information and system information to a controller / processor 280. A channel processor may determine reference signal received power (RSRP) , received signal strength indicator (RSSI) , reference signal received quality (RSRQ) , channel quality indicator (CQI) , and / or the like.On the uplink, at UE 104, a transmit processor 264 may receive and process data from a data source 262 and control information (e.g., for reports comprising RSRP, RSSI, RSRQ, CQI, and / or the like) from controller / processor 280. Transmit processor 264 may also generate reference symbols for one or more reference signals (e.g., based on a beta value or a set of beta values associated with the one or more reference signals) . The symbols from transmit processor 264 may be precoded by a TX-MIMO processor 266, further processed by modulators 254a through 254r (e.g., for DFT-s-OFDM, CP-OFDM, and / or the like) , and transmitted to base station 102. At base station 102, the uplink signals from UE 104 and other UEs may be received by antennas 234a through 234t, processed by demodulators 232a through 232t, detected by a MIMO detector 236 (e.g., if applicable) , and further processed by a receive processor 238 to obtain decoded data and control information sent by UE 104. Receive processor 238 may provide the decoded data to a data sink 239 and the decoded control information to controller (e.g., processor) 240. Base station 102 may include communication unit 244 and communicate to a network controller 231 via communication unit 244. Network controller 231 may include communication unit 294, controller / processor 290, and memory 292.In some aspects, one or more components of UE 104 may be included in a housing. Controller 240 of base station 102, controller / processor 280 of UE 104, and / or any other component (s) of FIG. 2 may perform one or more techniques associated with implicit UCI beta value determination for NR.Memories 242 and 282 may store data and program codes for the base station 102 and the UE 104, respectively. A scheduler 246 may schedule UEs for data transmission on the downlink, uplink, and / or sidelink.In some aspects, deployment of communication systems, such as 5G new radio (NR) systems, may be arranged in multiple manners with various components or constituent parts. In a 5G NR system, or network, a network node, a network entity, a mobility element of a network, a radio access network (RAN) node, a core network node, a network element, or a network equipment, such as a base station (BS) , or one or more units (or one or more components) performing base station functionality, may be implemented in an aggregated or disaggregated architecture. For example, a BS (e.g., such as a Node B (NB) , evolved NB (eNB) , NR BS, 5G NB, access point (AP) , a transmit receive point (TRP) , or a cell, etc. ) may be implemented as an aggregated base station (e.g., also known as a standalone BS or a monolithic BS) or a disaggregated base station.An aggregated base station may be configured to utilize a radio protocol stack that is physically or logically integrated within a single RAN node. A disaggregated base station may be configured to utilize a protocol stack that is physically or logically distributed among two or more units (e.g., such as one or more central or centralized units (CUs) , one or more distributed units (DUs) , or one or more radio units (RUs) ) . In some aspects, a CU may be implemented within a RAN node, and one or more DUs may be co-located with the CU, or alternatively, may be geographically or virtually distributed throughout one or multiple other RAN nodes. The DUs may be implemented to communicate with one or more RUs. Each of the CU, DU and RU also can be implemented as virtual units, i.e., a virtual central unit (VCU) , a virtual distributed unit (VDU) , or a virtual radio unit (VRU) .Base station-type operation or network design may consider aggregation characteristics of base station functionality. For example, disaggregated base stations may be utilized in an integrated access backhaul (IAB) network, an open radio access network (O-RAN (e.g., such as the network configuration sponsored by the O-RAN Alliance) ) , or a virtualized radio access network (e.g., vRAN, also known as a cloud radio access network (C-RAN) ) . Disaggregation may include distributing functionality across two or more units at various physical locations, as well as distributing functionality for at least one unit virtually, which can enable flexibility in network design. The various units of the disaggregated base station, or disaggregated RAN architecture, can be configured for wired or wireless communication with at least one other unit.FIG. 3 is a diagram illustrating an example disaggregated base station 300 architecture. The disaggregated base station 300 architecture may include one or more central units (CUs) 310 that can communicate directly with a core network 320 via a backhaul link, or indirectly with the core network 320 through one or more disaggregated base station units (e.g., such as a Near-Real Time (Near-RT) RAN Intelligent Controller (RIC) 325 via an E2 link, or a Non-Real Time (Non-RT) RIC 315 associated with a Service Management and Orchestration (SMO) Framework 305, or both) . A CU 310 may communicate with one or more distributed units (DUs) 330 via respective midhaul links, such as an F1 interface. The DUs 330 may communicate with one or more radio units (RUs) 340 via respective fronthaul links. The RUs 340 may communicate with respective UEs 104 via one or more radio frequency (RF) access links. In some implementations, the UE 104 may be simultaneously served by multiple RUs 340.Each of the units (e.g., the CUs 310, the DUs 330, the RUs 340, as well as the Near-RT RICs 325, the Non-RT RICs 315, and the SMO Framework 305) illustrated in FIG. 3 and / or described herein may include one or more interfaces or be coupled to one or more interfaces configured to receive or transmit signals, data, or information (e.g., collectively, signals) via a wired or wireless transmission medium. Each of the units, or an associated processor or controller providing instructions to the communication interfaces of the units, can be configured to communicate with one or more of the other units via the transmission medium. For example, the units can include a wired interface configured to receive or transmit signals over a wired transmission medium to one or more of the other units. Additionally, the units can include a wireless interface, which may include a receiver, a transmitter or transceiver (e.g., such as a radio frequency (RF) transceiver) , configured to receive or transmit signals, or both, over a wireless transmission medium to one or more of the other units.In some aspects, the CU 310 may host one or more higher layer control functions. Such control functions can include radio resource control (RRC) , packet data convergence protocol (PDCP) , service data adaptation protocol (SDAP) , or the like. Each control function can be implemented with an interface configured to communicate signals with other control functions hosted by the CU 310. The CU 310 may be configured to handle user plane functionality (e.g., Central Unit –User Plane (CU-UP) ) , control plane functionality (e.g., Central Unit –Control Plane (CU-CP) ) , or a combination thereof. In some implementations, the CU 310 can be logically split into one or more CU-UP units and one or more CU-CP units. The CU-UP unit can communicate bidirectionally with the CU-CP unit via an interface, such as the E1 interface when implemented in an O-RAN configuration. The CU 310 can be implemented to communicate with the DU 330, as necessary, for network control and signaling.The DU 330 may correspond to a logical unit that includes one or more base station functions to control the operation of one or more RUs 340. In some aspects, the DU 330 may host one or more of a radio link control (RLC) layer, a medium access control (MAC) layer, and one or more high physical (PHY) layers (e.g., such as modules for forward error correction (FEC) encoding and decoding, scrambling, modulation and demodulation, or the like) depending on a functional split, such as those defined by the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) . In some aspects, the DU 330 may further host one or more low PHY layers. Each layer (or module) can be implemented with an interface configured to communicate signals with other layers (and modules) hosted by the DU 330, or with the control functions hosted by the CU 310.Lower-layer functionality can be implemented by one or more RUs 340. In some deployments, an RU 340, controlled by a DU 330, may correspond to a logical node that hosts RF processing functions, or low-PHY layer functions (e.g., such as performing fast Fourier transform (FFT) , inverse FFT (iFFT) , digital beamforming, physical random-access channel (PRACH) extraction and filtering, or the like) , or both, based on the functional split, such as a lower layer functional split. In such an architecture, the RU (s) 340 can be implemented to handle over the air (OTA) communication with one or more UEs 104. In some implementations, real-time and non-real-time aspects of control and user plane communication with the RU (s) 340 can be controlled by the corresponding DU 330. In some scenarios, this configuration can enable the DU (s) 330 and the CU 310 to be implemented in a cloud-based RAN architecture, such as a vRAN architecture.The SMO Framework 305 may be configured to support RAN deployment and provisioning of non-virtualized and virtualized network elements. For non-virtualized network elements, the SMO Framework 305 may be configured to support the deployment of dedicated physical resources for RAN coverage requirements which may be managed via an operations and maintenance interface (e.g., such as an O1 interface) . For virtualized network elements, the SMO Framework 305 may be configured to interact with a cloud computing platform (e.g., such as an open cloud (O-Cloud) 390) to perform network element life cycle management (e.g., such as to instantiate virtualized network elements) via a cloud computing platform interface (e.g., such as an O2 interface) . Such virtualized network elements can include, but are not limited to, CUs 310, DUs 330, RUs 340, and Near-RT RICs 325. In some implementations, the SMO Framework 305 can communicate with a hardware aspect of a 4G RAN, such as an open eNB (O-eNB) 311, via an O1 interface. Additionally, in some implementations, the SMO Framework 305 can communicate directly with one or more RUs 340 via an O1 interface. The SMO Framework 305 also may include a Non-RT RIC 315 configured to support functionality of the SMO Framework 305.The Non-RT RIC 315 may be configured to include a logical function that enables non-real-time control and optimization of RAN elements and resources, Artificial Intelligence / Machine Learning (AI / ML) workflows including model training and updates, or policy-based guidance of applications / features in the Near-RT RIC 325. The Non-RT RIC 315 may be coupled to or communicate with (e.g., such as via an A1 interface) the Near-RT RIC 325. The Near-RT RIC 325 may be configured to include a logical function that enables near-real-time control and optimization of RAN elements and resources via data collection and actions over an interface (e.g., such as via an E2 interface) connecting one or more CUs 310, one or more DUs 330, or both, as well as an O-eNB, with the Near-RT RIC 325.In some implementations, to generate AI / ML models to be deployed in the Near-RT RIC 325, the Non-RT RIC 315 may receive parameters or external enrichment information from external servers. Such information may be utilized by the Near-RT RIC 325 and may be received at the SMO Framework 305 or the Non-RT RIC 315 from non-network data sources or from network functions. In some examples, the Non-RT RIC 315 or the Near-RT RIC 325 may be configured to tune RAN behavior or performance. For example, the Non-RT RIC 315 may monitor long-term trends and patterns for performance and employ AI / ML models to perform corrective actions through the SMO Framework 305 (e.g., such as reconfiguration via O1) or via creation of RAN management policies (e.g., such as A1 policies) .FIG. 4 illustrates an example of a processing system 470 of a wireless device 407. In some examples, the processing system 470 may also be referred to as a computing system. The processing system 470 may include and / or implement one or more components that are the same as or similar to respective components included in and / or implemented by the processing system 1002 of FIG. 10 (e.g., and the processing system 1002 of FIG. 10 may include and / or implement one or more components that are the same as or similar to respective components included in and / or implemented by the processing system 470 of FIG. 4) . In some cases, the wireless device 407 may also be referred to as a user computing device. The wireless device 407 may include a client device such as a UE (e.g., UE 104, UE 152, UE 190) or other type of device (e.g., a station (STA) configured to communication using a Wi-Fi interface) that may be used by an end-user. In some cases, the processing system 470 of the wireless device 407 can be implemented by one or more of the UEs 104 of FIG. 1. For example, the wireless device 407 may include a mobile phone, router, tablet computer, laptop computer, tracking device, wearable device (e.g., a smart watch, glasses, an extended reality (XR) device such as a virtual reality (VR) , augmented reality (AR) , or mixed reality (MR) device, etc. ) , Internet of Things (IoT) device, a vehicle, an aircraft, and / or another device that is configured to communicate over a wireless communications network.The processing system 470 includes software and hardware components that may be electrically or communicatively coupled via a bus 489 (e.g., or may otherwise be in communication, as appropriate) . The processing system 470 may generally be a system including one or more components that may perform one or more functions, such as any function or combination of functions described herein. For example, one or more components may receive input information (e.g., any information that is an input, such as a signal, any digital information, or any other information) , one or more components may process the input information to generate output information (e.g., any information that is an output, such as a signal or any other information) , one or more components may perform any function as described herein, or any combination thereof. For example, the processing system 470 includes one or more processors 484. The one or more processors 484 may include one or more CPUs, ASICs, FPGAs, APs, GPUs, VPUs, NSPs, microcontrollers, dedicated hardware, any combination thereof, and / or other processing device or system. The bus 489 may be used by the one or more processors 484 to communicate between cores and / or with the one or more memory devices 486.The processing system 470 may also include one or more memory devices 486, one or more digital signal processors (DSPs) 482, one or more SIMs 474, one or more modems 476, one or more wireless transceivers 478, an antenna 487, one or more input devices 472 (e.g., a camera, a mouse, a keyboard, a touch sensitive screen, a touch pad, a keypad, a microphone, and / or the like) , and one or more output devices 480 (e.g., a display, a speaker, a printer, and / or the like) .In some aspects, processing system 470 may include one or more radio frequency (RF) interfaces configured to transmit and / or receive RF signals. In some examples, an RF interface may include components such as modem (s) 476, wireless transceiver (s) 478, and / or antennas 487. The one or more wireless transceivers 478 may transmit and receive wireless signals (e.g., signal 488) via antenna 487 from one or more other devices, such as other wireless devices, network devices (e.g., base stations such as eNBs and / or gNBs, Wi-Fi access points (APs) such as routers, range extenders or the like, etc. ) , cloud networks, and / or the like. In some examples, the processing system 470 may include multiple antennas or an antenna array that may facilitate simultaneous transmit and receive functionality. Antenna 487 may be an omnidirectional antenna such that radio frequency (RF) signals may be received from and transmitted in all directions. The wireless signal 488 may be transmitted via a wireless network. The wireless network may be any wireless network, such as a cellular or telecommunications network (e.g., 3G, 4G, 5G, etc. ) , wireless local area network (e.g., a Wi-Fi network) , a BluetoothTM network, and / or other network.In some examples, the wireless signal 488 may be transmitted directly to other wireless devices using sidelink communications (e.g., using a PC5 interface, using a DSRC interface, etc. ) . Wireless transceivers 478 may be configured to transmit RF signals for performing sidelink communications via antenna 487 in accordance with one or more transmit power parameters that may be associated with one or more regulation modes. Wireless transceivers 478 may also be configured to receive sidelink communication signals having different signal parameters from other wireless devices.In some examples, the one or more wireless transceivers 478 may include an RF front end including one or more components, such as an amplifier, a mixer (e.g., also referred to as a signal multiplier) for signal down conversion, a frequency synthesizer (e.g., also referred to as an oscillator) that provides signals to the mixer, a baseband filter, an analog-to-digital converter (ADC) , one or more power amplifiers, among other components. The RF front-end may generally handle selection and conversion of the wireless signals 488 into a baseband or intermediate frequency and may convert the RF signals to the digital domain.In some cases, the processing system 470 may include a coding-decoding device (or CODEC) configured to encode and / or decode data transmitted and / or received using the one or more wireless transceivers 478. In some cases, the processing system 470 may include an encryption-decryption device or component configured to encrypt and / or decrypt data (e.g., according to the AES and / or DES standard) transmitted and / or received by the one or more wireless transceivers 478.The one or more SIMs 474 may each securely store an international mobile subscriber identity (IMSI) number and related key assigned to the user of the wireless device 407. The IMSI and key may be used to identify and authenticate the subscriber when accessing a network provided by a network service provider or operator associated with the one or more SIMs 474. The one or more modems 476 may modulate one or more signals to encode information for transmission using the one or more wireless transceivers 478. The one or more modems 476 may also demodulate signals received by the one or more wireless transceivers 478 in order to decode the transmitted information. In some examples, the one or more modems 476 may include a Wi-Fi modem, a 4G (or LTE) modem, a 5G (or NR) modem, and / or other types of modems. The one or more modems 476 and the one or more wireless transceivers 478 may be used for communicating data for the one or more SIMs 474.The processing system 470 may also include (and / or be in communication with) one or more non-transitory machine-readable storage media or storage devices (e.g., one or more memory devices 486) , which may include, without limitation, local and / or network accessible storage, a disk drive, a drive array, an optical storage device, a solid-state storage device such as a RAM and / or a ROM, which may be programmable, flash-updateable, and / or the like. Such storage devices may be configured to implement any appropriate data storage, including without limitation, various file systems, database structures, and / or the like.In various aspects, functions may be stored as one or more computer-program products (e.g., instructions or code) in memory device (s) 486 and executed by the one or more processor (s) 484 and / or the one or more DSPs 482. The processing system 470 may also include software elements (e.g., located within the one or more memory devices 486) , including, for example, an operating system, device drivers, executable libraries, and / or other code, such as one or more application programs, which may comprise computer programs implementing the functions provided by various aspects, and / or may be designed to implement methods and / or configure systems, as described herein.FIG. 5A is a diagram illustrating an example 500 of physical channels and reference signals in a wireless network. In some examples, one or more downlink channels and one or more downlink reference signals may carry information from a base station 102 to a UE 104. One or more uplink channels and one or more uplink reference signals may carry information from UE 104 to base station 102.In some aspects, a downlink channel may include one or more of a physical downlink control channel (PDCCH) that carries downlink control information (DCI) , a physical downlink shared channel (PDSCH) that carries downlink data, and / or a physical broadcast channel (PBCH) that carries system information, among other examples. In some aspects, PDSCH communications may be scheduled by PDCCH communications.In some examples, an uplink channel may include one or more of a physical uplink control channel (PUCCH) that carries uplink control information (UCI) , a physical uplink shared channel (PUSCH) that carries uplink data, and / or a physical random access channel (PRACH) used for initial network access, among other examples. In some aspects, UE 104 may transmit acknowledgement (ACK) or negative acknowledgement (NACK) feedback (e.g., ACK / NACK feedback or ACK / NACK information) in UCI on the PUCCH and / or the PUSCH.In some cases, a downlink reference signal may include one or more of a synchronization signal block (SSB) , a channel state information (CSI) reference signal (CSI-RS) , a demodulation reference signal (DMRS) , a positioning reference signal (PRS) , and / or a phase tracking reference signal (PTRS) , among other examples. In some examples, an uplink reference signal may include one or more of a sounding reference signal (SRS) , a DMRS, and / or a PTRS, among other examples.An SSB may carry or include information used for initial network acquisition and synchronization. For example, an SSB can carry or include one or more of a primary synchronization signal (PSS) , a secondary synchronization signal (SSS) , a PBCH, and / or a PBCH DMRS. An SSB may also be referred to as a synchronization signal / PBCH (SS / PBCH) block. In some aspects, base station 102 may transmit multiple SSBs on multiple corresponding beams, and the SSBs may be used for beam selection.A CSI-RS may carry information used for downlink channel estimation (e.g., downlink CSI acquisition) , which may be used for scheduling, link adaptation, or beam management, among other examples. For example, base station 102 can configure a set of CSI-RSs for UE 104, and UE 104 can measure the configured set of CSI-RSs. Based on the CSI-RS measurements, UE 104 can perform channel estimation and report channel estimation parameters to base station 102 (e.g., in a CSI report) . For example, the channel estimation parameters can include one or more of a channel quality indicator (CQI) , a precoding matrix indicator (PMI) , a CSI-RS resource indicator (CRI) , a layer indicator (LI) , a rank indicator (RI) , and / or a reference signal received power (RSRP) , among other examples.In some examples, base station 102 can use the CSI report to select transmission parameters for downlink communications to UE 104. For example, base station 102 can use the CSI report to select transmission parameters that include one or more of a quantity of transmission layers (e.g., a rank) , a precoding matrix (e.g., a precoder) , a modulation and coding scheme (MCS) , and / or a refined downlink beam (e.g., using a beam refinement procedure or a beam management procedure) , among other examples.A DMRS may carry information used to estimate a radio channel for demodulation of an associated physical channel (e.g., PDCCH, PDSCH, PBCH, PUCCH, or PUSCH) . The design and mapping of a DMRS may be specific to a physical channel for which the DMRS is used for estimation. DMRSs are UE-specific, can be beamformed, can be confined in a scheduled resource (e.g., rather than transmitted on a wideband) , and can be transmitted only when necessary. As shown, DMRSs are used for both downlink communications and uplink communications.A PTRS can carry information used to compensate for oscillator phase noise. In some cases, oscillator phase noise may increase as an oscillator carrier frequency increases. In some examples, a PTRS can be utilized at high carrier frequencies (e.g., such as millimeter wave frequencies) to mitigate oscillator phase noise. The PTRS may be used to track the phase of the local oscillator and to enable suppression of phase noise and common phase error (CPE) . As illustrated in FIG. 5A, in some examples one or more PTRSs can be used for both downlink communications (e.g., on the PDSCH) and uplink communications (e.g., on the PUSCH) .A PRS may carry information associated with timing or ranging measurements of UE 104. For example, UE 104 may utilize one or more signals (e.g., PRSs) transmitted by base station 102 to improve an observed time difference of arrival (OTDOA) positioning performance. In some examples, a PRS may be a pseudo-random Quadrature Phase Shift Keying (QPSK) sequence mapped in diagonal patterns with shifts in frequency and time to avoid collision with cell-specific reference signals and control channels (e.g., a PDCCH) . A PRS can be designed to improve detectability by UE 104, which may need to detect downlink signals from multiple neighboring base stations in order to perform OTDOA-based positioning. Accordingly, UE 104 may receive a PRS from multiple cells (e.g., a reference cell and one or more neighbor cells) , and may report a reference signal time difference (RSTD) based on OTDOA measurements associated with the PRSs received from the multiple cells. In some aspects, base station 102 can calculate a position of UE 104 based on the RSTD measurements reported by UE 104.In some examples, an SRS can carry information used for uplink channel estimation, which may be used for scheduling, link adaptation, precoder selection, and / or beam management, among other examples. Base station 102 can configure one or more SRS resource sets for UE 104, and UE 104 can transmit SRSs on the configured SRS resource sets. An SRS resource set may have a configured usage, such as uplink CSI acquisition, downlink CSI acquisition for reciprocity-based operations, uplink beam management, among other examples. Base station 102 may measure the SRSs, may perform channel estimation based on the measurements, and / or may use the SRS measurements to configure communications with UE 104.In some cases, a UE may receive a reference signal (e.g., a CSI-RS, an SSB, a DMRS, etc. ) from a network entity (or another UE) and can report channel state feedback (CSF) to the network entity (or the other UE) , where the CSF is determined based on measurements of the reference signal received at the UE. In some cases, a UE may also transmit a reference signal (e.g., CSI-RS, DMRS, PT-RS, SRS, etc. ) , and a network entity (or another UE) may determine characteristics associated with the channel based on measurements of the received reference signal.FIG. 5B is a diagram illustrating an example of a process flow 550 for providing CSF associated with a communications channel between a network entity 502 and a UE 504. In some aspects, the network entity 502 may be an example of the BS 102 depicted and described with respect to FIG. 1 and 2, or a disaggregated base station depicted and described with respect to FIG. 3. Similarly, the UE 504 may be an example of the UE 104 depicted and described with respect to FIGS. 1-3 and / or may be an example of the wireless device 407 of FIG. 4, etc. In other aspects, UE 504 may be another type of wireless communications device and / or network entity 502 may be another type of network entity or network node, such as those described herein.Process flow 550 can begin at 506 in FIG. 5B, with UE 504 receiving a reference signal (e.g., such as CSI-RS) from network entity 502.At 508, UE 504 performs channel calculations based on the reference signal, such as determining a channel estimate H based on the received reference signal. For example, the UE 504 may include a demodulator, which may be part of a transceiver (e.g., transceiver 254 of FIG. 2) , an RX MIMO detector (e.g., RX MIMO detector 256 of FIG. 2) , and / or a receive processor (e.g., receive processor 258 of FIG. 2) of UE 504. The demodulator, such as a component of the demodulator, may take as input the reference signal as received over multiple antennas of the UE 504 and output a vectorthat is a representation of the received reference signal as received over each of the multiple antennas of the UE 504. Based on a received signal model, the vectorcan be represented as:where H corresponds to a matrix representation of the communications channel (e.g., as in a channel estimate of the communications channel the signal is communicated in, which may be a downlink communication channel where the reference signal is communicated) . The termis a vector representing symbols transmitted by network entity 502 over a number of spatial layers, andrepresents noise across the communications channel. In some cases, H may have a size equal to the number of antennas used to receive the signaling, Nant, multiplied by the number of spatial layers, Nl, (e.g., the number of beamformed transmissions, number of antenna ports, etc. ) . For example, H can be configured to have a number of rows equal to Nant and a number of columns equal to Nl. In some aspects, the symbols that form the reference signal are known by the UE 504 (e.g., configured or preconfigured at the UE) , and UE 504 can determine the channel estimate H based on receiving the reference signal. In some aspects, UE 504 may further calculate, as part of the channel calculations, T on the channel estimate H. For example, UE 504 may be configured to perform singular value decomposition (SVD) based precoding to determine the precoder V. For example, SVD (H) = [U S V] , such that SVD provides the precoder V. U may be related to the ordering of the rows of H, as in the ordering of the antennas as represented by H. Other suitable techniques may also be used to determine the precoder V based on the channel estimate H.At 510, UE 504 sends to network entity 502 CSF, for example as a CSI report, indicating the determined channel estimate H and / or precoder V. For example, the UE 504 may determine one or more CSI parameters (e.g., such as CQI, PMI, and / or RI, etc. ) . In some cases, the one or more CSI parameters can be determined or estimated by the UE 504 based on the channel estimate H and / or based on the determined precoder information V. In some cases, one or more CSI parameters that include and / or are based on RI may represent a number of MIMO layers requested by the UE 504 for downlink transmissions. In some examples, one or more CSI parameters that include and / or are based on PMI may be indicative of a set of indices corresponding to one or more precoding matrices (e.g., the precoding matrix V) to apply to downlink transmissions. In some aspects, the PMI may indicate a preferred precoding of UE 504 for the downlink transmissions on the PDSCH. In some cases, one or more CSI parameters can include and / or may be based on CQI information, where the CQI can be implemented or used as an indicator of channel quality (e.g., for example, corresponding to the channel estimate H, etc. ) . The UE 504 may send an indication of the one or more determined CSI parameters to the network entity 502 in a CSI report. The network entity 502 may transmit downlink data transmissions to the UE 504 based on the information received by the network entity 502 in a CSI report from the UE 504 (e.g., such as the CSI report of 510) .For example, the network entity 502 may perform precoding to transmit one or more downlink data transmissions to UE 504, where the network entity 502 performs the precoding for the UE 504 based on precoding information determined based on the received CSI report from the UE 504. Precoding can be based on manipulating transmitted signals prior to transmission to optimize the corresponding received signal (s) at a receiver. In some examples, a network entity and / or a UE may implement precoding to maximize signal-to-noise ratio (SNR) , minimize interference, and / or increase overall system capacity, etc. In some cases, precoding can be used to support multi-layer transmission in a MIMO system. For example, using precoding, multiple streams may be transmitted from transmit antennas at the network entity with independent and appropriate weighting per antenna such that the throughput is maximized at the UE output.In some examples, a UE can be configured to provide feedback information (e.g., CSI feedback, CSI reports, precoding feedback, etc. ) corresponding to MIMO transmissions and / or multi-path channels and / or multiple beams. For example, the feedback information can correspond to multiple beams, where each beam and a corresponding coefficient reflect a path with a certain angle. In some cases, a UE can be configured to provide feedback information in a multipath scattering environment with diverse angle spread and delay spread (e.g., where delay spread is the difference in time between the arrival of a first copy and a lost copy of a signal at a receiver, corresponding to the multipath propagation of the signal in multiple copies) .In some aspects, amplitude and phase information (e.g., together representing “complex elements” ) for selected beams may be quantized prior to being reported in a CSI report and / or CSI feedback (e.g., prior to being reported as CS, etc. ) . In some cases, the amplitude information and phase information for a set of measured complex elements of the channel may be separately quantized prior to being reported by a UE. For example, a UE can perform amplitude quantization to generate quantized amplitudes for the complex elements, and can perform phase quantization to generate quantized phases for the complex elements. For example, in a process of phase quantization, the phases may be quantized to discrete phase values. In some cases, quantizing the phases to discrete phase values can be based on a conversion from an analog signal into a digital representation, where the digital representation comprises a discrete value. When each phase is converted to a quantized output (e.g., one of the discrete phase values) , some error may be introduced between the original phase and the quantized phase, and the error may be referred to as quantization error.As noted above, systems and techniques are described that can be used to provide reduced overhead for CSI reporting by a UE. For example, the systems and techniques can be used to reduce the overhead of CSI reporting based on configuring a UE to perform amplitude quantization for amplitude coefficients of complex elements associated with a CSI report. In one illustrative example, the amplitude quantization can be performed using Huffman coding.Huffman coding is a lossless source compression technique, where compressed source data can be fully recovered by applying the corresponding decompression (e.g., lossless compression and decompression) . Huffman coding can be implemented using a dictionary constructed based on respective symbol probability information corresponding to a symbol alphabet. For example, shorter length binary codes can be assigned to more frequently occurring (e.g., higher probability) symbols, and longer length binary codes can be assigned to less frequently occurring (e.g., lower probability) symbols. The mapping between binary code length and probability of occurrence for respective symbols in the Huffman coding dictionary can be used to minimize an average code length for the data or symbols being represented by the Huffman coding dictionary.In some examples, Huffman coding can be implemented using a prefix coding dictionary. The prefix coding dictionary can be associated with a look-up table (LUT) encoding the probability-based mapping between different symbols and respective variable length binary codes. In another example, the prefix coding dictionary can be associated with a binary selection tree to encode a message, based on decomposing the data bits of the message into a sequence of symbols from the Huffman coding dictionary (e.g., Huffman coding codebook) . Huffman coding techniques may be used to optimize various lossless coding techniques to reduce an overall average code length and / or to reduce a transmission size and / or overhead for the transmission. Huffman coding techniques correspond to a variable output length for the coded data (e.g., Huffman coding is a type of variable length coding) .FIG. 6 is a diagram illustrating an example of amplitude and phase quantization system 600 that can be used for low overhead and / or reduced overhead CSI reporting, where the amplitude quantization is based on one or more Huffman coding tables, in accordance with some examples. For example, the amplitude and phase quantization system 600 can include an amplitude quantization engine 630 and a phase quantization engine 670. The amplitude quantization engine 630 can be configured to perform quantization for an input plurality of amplitude values, where the quantization comprises amplitude quantization performed using one or more Huffman coding tables 640. The input plurality of amplitude values can comprise amplitude coefficients or amplitude bits (e.g., of an amplitude vector, etc. ) included in polar representations of a set of complex values measured for inclusion in the CSI report. For example, the complex values can correspond to PMI information for CSF of the CSI report, etc.The phase quantization engine 670 can be configured to perform quantization for an input plurality of phase values, which can be associated with and / or can correspond to respective amplitude values in the plurality of amplitude values processed by the amplitude quantization engine 630. For example, the input plurality of phase values can comprise phase coefficients or phase bits (e.g., of a phase vector, etc. ) included in the polar representations of the set of complex values measured for inclusion in the CSI report. For example, the complex values can correspond to PMI information for CSF of the CSI report, etc.Within the CSI report (e.g., the CSI report associated with the complex values or complex elements corresponding to the plurality of amplitude values input to the amplitude quantization engine 630 and the plurality of phase values input to the phase quantization engine 670) , a total allocated payload 610 may represent a fixed number of bits allocated (e.g., pre-allocated, configured, etc. ) for representing the complex values within the transmitted CSI report from a UE. For example, the total allocated payload 610 can include a fixed number of bits N that can be used by the UE to indicate the information of the plurality of amplitude values and the plurality of phase values corresponding to the complex elements measured for the PMI or CSF. In one illustrative example, the systems and techniques can be configured to perform the amplitude quantization 630 using the Huffman coding tables 640 to generate a variable length quantized amplitude information.The variable length of the quantized amplitudes can have a variable length corresponding to the use of Huffman coding and the one or more Huffman coding tables 640 for the quantization. The variable length of the quantized amplitudes can be represented as the number of bits Na, which may be allocated as a payload for amplitude quantization 612. The payload for amplitude quantization 612 (e.g., the number of bits Na) can be smaller than the total allocated payload 610. For example, the number of bits Na can be less than the total number of allocated bits N, where the payload for amplitude quantization 612 represents a portion or subset of the total allocated payload 610.The payload for phase quantization 617 can be the remaining portion of the total allocated payload 610, after assigning the payload for amplitude quantization 612. For example, the number of bits associated with the payload for phase quantization 617 can be equal to the difference between the total allocated payload bits 612 N and the variable length payload for amplitude quantization bits 612 Na. For example, the number of bits in the payload for phase quantization 617 can be equal to the difference Np, where Np = N –Na. For the fixed total allocated payload 610 (e.g., the number of bits N) , the variable length of the payload for amplitude quantization 612, and the configuration of the payload for phase quantization 617 as the remaining portion of the total allocated payload 610 after determining the variable length of the payload for amplitude quantization 612, the payload for phase quantization 617 can also be implemented as a variable bit length quantization (e.g., based on the number of bits in Np also varying with Na, according to Np = N -Na) . In some aspects, the payload for amplitude quantization 612 may be larger than the payload for phase quantization 617 (e.g., Na > Np) . In some aspects, the payload for amplitude quantization 612 may be smaller than the payload for phase quantization 617 (e.g., Na < Np) . In both cases, both the payload for amplitude quantization 612 and the payload for phase quantization 617 are each less than the total allocated payload 610 (e.g., Na < N and Np < N) .In some examples, the amplitude and phase quantization system 600 can be configured to use one or more Huffman coding tables 640 that are constructed based on an input indicative of the symbol alphabet to be used for the Huffman coding-based compression and / or quantization. For example, the one or more Huffman coding tables 640 can be based on a configured symbol alphabet for quantizing the amplitude coefficient bits of the complex elements for the PMI and / or CSF for the CSI report. The configured symbol output can be indicated and / or determined based on one or more inputs to the UE and / or the network entity associated with transmitting and receiving (respectively) , the reduced overhead CSI report.FIG. 7A is an example of a Huffman coding table 700 comprising a symbols alphabet of a plurality of quantization symbols and a corresponding probability for each respective quantization symbol of the plurality of quantization symbols of the alphabet, in accordance with some examples. For example, the symbol quantization of the example Huffman coding table 700 includes the 16 quantized symbols of the sequence 0.0625, 0.125, 0.1875, 0.25, 0.3125, 0.375, 0.4375, 0.5, 0.5625, 0.625, 0.6875, 0.75, 0.8125, 0.875, 0.9375, 1. The Huffman coding table 700 includes a corresponding probability for each of the 16 quantized symbols, for example the 16 probability values of the sequence 0.346, 0.174, 0.105, 0.075, 0.048, 0.038, 0.035, 0.030, 0.027, 0.024, 0.022, 0.018, 0.016, 0.013, 0.011, 0.019.In some cases, the probability values of the Huffman coding table 700 indicate the probability (e.g., frequency of occurrence) for each respective symbol of the plurality of symbols included in the alphabet of quantized symbols. For example, the symbol quantization 0.0625 has a 0.346 probability of occurrence (e.g., 34.6%) according to the Huffman coding table 700, the symbol quantization 0.125 has a 0.174 probability of occurrence (e.g., 17.4%) according to the Huffman coding table 700, the symbol quantization 0.1875 has a 0.105 probability of occurrence (e.g., 10.5%) , …, etc.In some aspects, the probability information for the respective symbol quantization information within the Huffman coding table 700 (e.g., which may be an example of the one or more Huffman coding tables 640 of FIG. 6) can be determined and / or measured from channel statistics information determined by one or more of the UE and / or the network entity (e.g., base station, gNB, etc. ) associated with the reduced overhead CSI report. In some examples, the probability for each respective symbol quantization within the Huffman coding table 700 can be determined and / or measured from channel statistics based on Monte-Carlo simulation and / or tracing, given the set of quantized amplitude values of the Huffman coding table 700 alphabet (e.g., given the sequence of the 16 quantized amplitude values represented in the alphabet of symbols 0.0625, 0.125, 0.1875, …, of FIG. 7A) .In another example, the probability of the symbols with 4-bit representations used for each quantized symbol over a total of 16 hypotheses (e.g., 16 different quantized symbol values in the alphabet, as in the example Huffman coding table 700, etc. ) can be obtained for clustered delay line (CDL) channels. In some aspects, the quantization of the symbols of the Huffman coding alphabet (e.g., the alphabet of symbols in the Huffman coding table 700, etc. ) can be quantized uniformly between 0 and 1, as in the example of FIG. 7A. In some aspects, the quantization may be non-uniform and / or may be performed for a range of values larger than [0, 1] or smaller than [0, 1] , etc.FIG. 7B is an example of a Huffman coding dictionary 750 targeting 3-bit quantization, in accordance with some examples. For example, the Huffman coding dictionary can be configured to target 3-bit quantization by having an average codeword length of approximately 3 bits or less. In the example Huffman coding dictionary 750, the symbol 0.1250 is mapped to the codeword bit sequence [1] , having length one. The symbol 0.2500 is mapped to the codeword bit sequence

[0000] , having length three. The symbol 0.3750 is mapped to the codeword bit sequence

[0011] , having length three. The symbol 0.5000 is mapped to the codeword bit sequence

[0010] , having length four. The symbol 0.6250 is mapped to the codeword bit sequence

[0100] , having length four. The symbol 0.7500 is mapped to the codeword bit sequence

[0101] , having length four. The symbol 0.8750 is mapped to the codeword bit sequence

[0110] , having length five. The symbol 1 is mapped to the codeword bit sequence

[0111] , having length five.For the eight hypotheses within the Huffman coding dictionary 750, the average length is reduced from 3-bit (e.g., the average length corresponding to the 8 hypotheses without Huffman coding) to 2.3738 bits after applying the Huffman coding (e.g., using the Huffman coding table 700 of FIG. 7A, etc. ) . In some cases, the Huffman coding dictionary 750 of FIG. 7B can a fixed or pre-defined (e.g., configured) Huffman coding dictionary known to the UE and the network entity (e.g., base station, gNB, etc. ) associated with the reduced overhead CSI report. In some examples, the Huffman coding dictionary 750 of FIG. 7B can be a Huffman coding dictionary associated with the Huffman coding table 700 of FIG. 7A, where the dictionary 750 and coding table 700 correspond to and / or are constructed for CSI reporting and quantization of the amplitude vector information (e.g., amplitude vector information associated with PMI and / or CSF information measured or determined for the CSI report) .FIG. 8 is an example of a Huffman coding dictionary 800 targeting 4-bit quantization, in accordance with some examples. In some aspects, the Huffman coding dictionary 800 corresponds to 16 different hypotheses, where each hypothesis is represented by a corresponding entry within a row of the Huffman coding dictionary 800. Without applying Huffman coding, the average length is 4-bits. After applying Huffman coding (e.g., according to the Huffman coding table 700 of FIG. 7A, etc. ) , the average length for the codewords within the Huffman coding dictionary 800 can be reduced to an average length of 3.2069.For example, in the Huffman coding dictionary 800 of FIG. 8, the symbol 0.0625 is mapped to the codeword bit sequence [0 0] , having length two. The symbol 0.1875 is mapped to the codeword bit sequence [1 0 0] , having length three. The symbol 0.2500 is mapped to the codeword bit sequence [0 1 0 1] , having length four. The symbol 0.3125 is mapped to the codeword bit sequence [1 0 1 1] , having length four. The symbol 0.3750 is mapped to the codeword bit sequence [0 1 0 0 1] , having length five. The symbol 0.4375 is mapped to the codeword bit sequence [0 1 1 0 0] , having length five. The symbol 0.5000 is mapped to the codeword bit sequence [0 1 1 1 0] , having length five. The symbol 0.5625 is mapped to the codeword bit sequence [0 1 1 1 1] , having length five. The symbol 0.6250 is mapped to the codeword bit sequence [1 0 1 0 0] , having length five. The symbol 0.6875 is mapped to the codeword bit sequence [0 1 0 0 0 0] , having length six. The symbol 0.7500 is mapped to the codeword bit sequence [0 1 1 0 1 0] , having length six. The symbol 0.8125 is mapped to the codeword bit sequence [0 1 1 0 1 1] , having length six. The symbol 0.8750 is mapped to the codeword bit sequence [1 0 1 0 1 0] , having length six. The symbol 0.9375 is mapped to the codeword bit sequence [1 0 1 0 1 1] , having length six. The symbol 1 is mapped to the codeword bit sequence [0 1 0 0 0 1] , having length six.In an illustrative example, the systems and techniques can be used to provide improved UE performance for CSI reporting, based on reducing an overhead associated with CSI reports that include amplitude coefficient and / or phase coefficient information. For example, the amplitude coefficients can be compressed based on performing amplitude quantization using one or more Huffman coding tables for compression (e.g., such as the amplitude quantization 630 of FIG. 6 and the one or more Huffman coding tables 640 of FIG. 6, and / or the Huffman coding table 700 of FIG. 7A, and / or the Huffman coding dictionary 750 of FIG. 7B and / or the Huffman coding dictionary 800 of FIG. 8, etc. ) . The phase coefficients can be compressed based on performing phase quantization using a variable bit length quantization for compressing the phase (e.g., for example using the phase quantization 670 of FIG. 6, etc. ) .In one illustrative example, CSI report compression may be performed over 600 packets of amplitude values and phase values that are measured corresponding to a PMI and / or CSF for inclusion in a CSI report by the UE. Each packet of the set of 600 packets may include 78 coefficients of amplitude and / or phase values that can be quantized by the amplitude and phase quantization system 600 of FIG. 6 (e.g., using the amplitude quantization engine 630 and the phase quantization engine 670, respectively) . In some examples, a baseline with fixed 4-bit quantization can correspond to representing the 78 coefficients per packet using 78·4 = 312 bits maximum, for a maximum of 312·600 = 187,200 bits for the 600 packets of 78 coefficients per packet. Fewer than 312 bits may be used for the baseline 4-bit quantization of each packet, based on one or more of the 78 coefficients for the packet having zero-valued coefficients or elements that may be removed or discarded from the quantization. For example, in some cases the maximum number of bits per packet of the 4-bit quantization may be 312 bits, and an average length per packet with the channel variation corresponding to the zero-valued coefficients or elements may be 258 bits.In some aspects, the example amplitude and phase quantization system 600 of FIG. 6 can be used to perform variable length amplitude quantization using Huffman coding for the example set of 600 packets. For example, with the Huffman coding-based amplitude quantization, the 78 coefficients of each packet can be represented with an average quantized length of 207 bits. With the Huffman coding-based amplitude quantization technique (s) implemented by the example amplitude and phase quantization system 600, the average quantized length can be reduced by more than 50 bits from the average quantized length of 258 bits that may be associated with the example baseline 4-bit quantization.As noted above, with a fixed Huffman coding table (e.g., a configured Huffman coding selected for and / or implemented by the UE transmitting the reduced overhead CSI report and the network entity receiving the reduced overhead CSI report, etc. ) , the quantization payload can have a variable length. For example, the payload for amplitude quantization 612 generated as output by the amplitude quantization engine 630 of FIG. 6 can have the variable length number of bits Na for representing the compressed input amplitude values after Huffman coding using the one or more Huffman coding tables 640 of FIG. 6. In some aspects, CSI reporting may be performed using a pre-allocated (e.g., fixed) payload size, such as the total allocated payload 610 size N, also of FIG. 6. In one illustrative example, the vector quantization of phase bits can be implemented using a variable bit allocation configured according to the number of remaining bits within the total allocated payload 610 after the payload for amplitude quantization 612 is determined. For example, phase quantization engine 670 of FIG. 6 can implement vector quantization of the input phase bit values using a variable bit allocation configured according to the difference between the total allocated payload N and the payload for amplitude quantization Na (e.g., using a variable bit allocation configured according to Np = N -Na) .The variable bits allocation for the vector quantization of the phase values bits can be implemented so that phases may be quantized with a variable number of quantization bits to achieve an increased quantization gain (e.g., optimize the quantization gain) using a limited set of quantization bits. A number of quantization bits, from the limited set, allocated to each phase for phase quantization may be optimized, such as to reduce quantization error and maximize SQNR. In certain aspects, the number of quantization bits allocated to each phase may be based at least in part on the amplitude associated with each phase. By way of example, a limited set of sixty quantization bits may be allocated to twenty complex elements, each expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase, for phase quantization. Instead of allocating three quantization bits per complex element (e.g., 60 quantization bits  / 20 complex elements = 3 bits per complex element for phase quantization) , a respective number of bit (s) allocated to each complex element may be optimized. For example, an iterative process may be used to allocate the set of quantization bits to phases, bit-by-bit, based at least in part on the quantization gain achieved by allocating each bit to one of the phases.In some cases, to perform the vector quantization of phase bits with variable bits allocation, more bits (e.g., of the available bits Np in the payload for phase quantization 617) can be allocated to the respective phase values associated with strong amplitudes in the input amplitude values to the Huffman coding-based amplitude quantization 630. The vector quantization of phase bits with the variable bits allocation can be further performed based on allocating relatively fewer bits (e.g., of the available bits Np in the payload for phase quantization 617) to the respective phase values associated with small amplitudes in the input amplitude values to the Huffman coding-based amplitude quantization 630. The difference between the total allocated payload 610 bits N and the payload for amplitude quantization 612 bits Na (e.g., the payload for phase quantization 617 bits Np) can be configured as a resource pool for the vector quantization of phase bits with variable bits allocation. For example, the remaining available bits from the total allocated payload 610 (e.g., the bits of the payload for phase quantization 617 Np = N –Na) can be configured and used as the resource pool for the variable bits vector quantization of the phase values provided as input to the phase quantization engine 670 of FIG. 6.Performing variable bits allocation for quantization of the phase values, using all available bits remaining within the total payload allocation N as the resource pool for the phase quantization payload 617 can be used to optimize the reduced overhead CSI report, based on the number of bits Np for the payload for phase quantization 617 expanding or contracting in size to completely fill the total allocated payload 610 bits N that are available for the reduced overhead CSI report.In one illustrative example, the systems and techniques can be used to generate a reduced overhead CSI report at a UE, with amplitude quantization of amplitude coefficients or amplitude bits within the CSI report and with phase quantization of phase coefficients or phase bits within the CSI report. In some aspects, to generate the reduced overhead CSI report, the UE can be configured to determine an overall payload for CSI compression. For example, the UE can obtain information indicative of the allocated coefficients K and the quantization bits Q (e.g., average quantization length per coefficient over the set of allocated coefficients K) .In some aspects, the allocated coefficients K and the quantization bits Q can be signaled to the UE in one or more signaling messages. For example, a first message can be signaled to the UE (e.g., by a network entity such as a base station, gNB, etc. ) , where the first message is indicative of the allocated coefficients K. A second message can be signaled to the UE (e.g., by the network entity) , where the second message is indicative of the quantization bits Q. In some aspects, a single message may be signaled to the UE (e.g., by a network entity such as a base station, gNB, etc. ) , where the message is indicative of both the allocated coefficients K and the corresponding quantization bits Q for the set of allocated coefficients K. In an illustrative example, the allocated coefficients K and / or the number of quantization bits Q can be pre-defined or configured information available to one or both of the UE and / or the network entity, without signaling indicative of the allocated coefficients K and / or the number of quantization bits Q.Based on determining and / or obtaining the information indicative of the allocated coefficients K, and the information indicative of the quantization bits Q (e.g., average quantization bits per coefficient in K) , the UE can be configured to determine the total allocated payload size 610 of FIG. 6. For example, the UE can determine the total allocated payload 610 size as N = K ·Q (e.g., the product of the signaled or configured number of allocated coefficients K and the signaled or configured average number of quantization bits Q per coefficient) .Using the total payload of N = K ·Q, the UE can be configured to use Huffman coding to encode the amplitude values. The payload for the Huffman coded, quantized amplitude information can be represented as Na, and for example may correspond to the payload for amplitude quantization 612 on the number of bits Na in the example of FIG. 6. The UE can determine the remaining bits of the total payload N as the bits available for the payload for phase quantization 617, Np = N -Na.In some aspects, one or more Huffman coding tables (e.g., Huffman coding table (s) 640 of FIG. 6, Huffman coding table 700 of FIG. 7A, Huffman coding dictionary 750 of FIG. 7B, Huffman coding dictionary 800 of FIG. 8, etc. ) can be synchronized between a UE configured to generate and transmit the reduced overhead CSI report using the one or more Huffman coding tables, and a network entity (e.g., base station, gNB, etc. ) configured to receive the reduced overhead CSI report from the UE. In some aspects, the one or more Huffman coding tables can be synchronized between the UE and the network entity using a fixed synchronization, for example based on configuring the one or more Huffman coding tables to be stored in a respective memory of the UE and to be stored in a respective memory of the network entity. In some examples, the one or more Huffman coding tables can be adaptively configured and synchronized between the UE and the network entity, for example based on signaling from the network entity to the UE indicative of the one or more Huffman coding tables to use for the reduced overhead CSI report with amplitude quantization. In another example, the one or more Huffman coding tables can be adaptively configured and synchronized between the UE and the network entity based on signaling from the UE to the network entity indicative of the one or more Huffman coding tables to be used for a reduced overhead CSI report with amplitude quantization transmitted by or from the UE to the network entity, etc.In some examples, the one or more Huffman coding tables 640 can include at least one Huffman coding table that is pre-configured and / or fixed in a memory of the UE and a memory of the network entity, where the fixed Huffman coding table in memory of the UE and the network entity is synchronized between the UE and the network entity for the reduced overhead CSI reporting. The UE can use the fixed Huffman coding table in the memory of the UE to generate the reduced overhead CSI report with Huffman coding according to the fixed Huffman coding table used to perform the amplitude quantization 630. The network entity can receive the reduced overhead CSI report transmitted by the UE, and can use the fixed Huffman coding table in the memory of the network entity to decode the quantized amplitude bits of the payload for amplitude quantization 612, where decoding the quantized amplitude bits comprises de-quantization using the information of the fixed Huffman coding table in the memory of the network entity.In another example, at least one Huffman coding table of the one or more Huffman coding tables 640 can be determined by the network entity, and can be signaled (e.g., configured to or for the UE) in one or more messages transmitted by the network entity and received by the UE. The UE can receive the one or more messages from the network entity indicative of the Huffman coding table 640, and can be configured to use the indicated Huffman coding table to perform the amplitude quantization 630 to generate the quantized amplitude bits for the amplitude quantization payload 612 of a reduced overhead CSI report for transmission from the UE to the network entity.In another example, the number of amplitudes and / or the probability of the respective amplitudes can be signaled from the UE to the network entity, and the UE and network entity can each implement a configured technique for generating the corresponding Huffman coding table from the number of amplitudes and / or probability of the respective amplitudes signaled by the UE. For example, the UE and network entity may be configured with the same technique for generating Huffman coding tables, and the UE and network entity can each generate the same Huffman coding table from the number of amplitudes and / or the probability of the respective amplitudes included in the signaled information transmitted from the UE to the network entity.In some aspects, the amplitude quantization can be performed using one Huffman coding table (e.g., Huffman coding table 640 is a single Huffman coding table synchronized between the UE and the network entity and used for the amplitude quantization 630 of FIG. 6, etc. ) . In another example, the amplitude quantization can be performed using multiple Huffman coding tables synchronized between the UE and the network entity. For example, the Huffman coding table 640 can comprise multiple Huffman coding tables synchronized between the UE and the network entity, and / or can comprise a particular Huffman coding table selected from the synchronized plurality of Huffman coding tables known to the UE and the network entity. In some cases, using multiple Huffman coding tables can be associated with improved probability fitting or improved probability matching with the distribution of the symbols determined from the amplitude coefficients and used for the Huffman coding. For example, a selected Huffman coding table from a configured plurality of Huffman coding tables can better fit the probability and reduce the likelihood of probability mismatch when implementing amplitude quantization by the UE according to the selected Huffman coding table. In some aspects, the UE can be configured to report (e.g., to the network entity) an indication of the selected Huffman coding table form the plurality of configured Huffman coding tables that are synchronized between or available to the UE and the network entity. For example, each Huffman coding table of the plurality of Huffman coding tables can be mapped to a respective index value, and the UE can be configured to report to the network entity information indicative of the respective index value mapped to the particular Huffman coding table selected by the UE for use in generating the payload for amplitude quantization 612 included within a reduced overhead CSI report transmitted from the UE to the network entity. In some aspects, the respective index value for the selected Huffman coding table used for amplitude quantization by the UE can be signaled from the UE to the network entity using uplink control information (UCI) . For example, the UE can transmit, and the network entity can receive, UCI indicative of and / or including an indication of the respective index value mapped to the particular Huffman table of the configured plurality of Huffman coding tables that is selected and used by the UE for performing the amplitude quantization 630 associated with a reduced overhead CSI report.In some aspects, signaling between the network entity and the UE can be implemented to provide an indication of whether the reduced overhead CSI reporting based on the Huffman coding for amplitude quantization is utilized. For example, a signaled indicator value equal to 1 may indicate that Huffman coding is used for amplitude quantization of amplitude bits in a reduced overhead CSI report. In some examples, a signaled indicator value equal to 0 can indicate that Huffman coding is not used for amplitude quantization of the amplitude bits. In some aspects, the presence of the signaled indicator with any value may indicate that Huffman coding is used for the amplitude quantization of amplitude bits in a reduced overhead CSI report, and the absence of the signaled indicator may indicate that Huffman coding is not used for amplitude quantization of the amplitude bits.In some cases, the systems and techniques can perform adaptive Huffman coding construction. For example, for a particular packet, the source distribution may not match a desired or configured distribution for constructing the Huffman coding. In some aspects, the systems and techniques can be used to configure a Maxwell-Boltzmann (M-B) distribution with one or more parameters used to control the symbol probability. The M-B distribution can be used to represent discrete samples with a Gaussian-like distribution (e.g., the M-B distribution for discrete samples can approximate the Gaussian distribution for continuous samples) . A normalization factor z can be configured for a probability distribution (e.g., M-B distribution) where the normalization factor z normalizes the distribution to have a cumulative probability equal to 1. The term v represents the M-B distribution parameter. In some aspects, the systems and techniques can be configured to set the term a as the amplitude vector (e.g., vector of amplitude values input to the amplitude quantization 630 of FIG. 6, etc. ) . The M-B distribution parameter v can be tuned to generate a similar probability for the current packet, and / or multiple iteration tests of Huffman coding can be performed and the smallest overhead iteration can be selected. In some cases, the similarity of the distribution can be measured according to Kullback-Leibler divergence (e.g., K-L divergence) represented as D (P||Q) , for a reduction in complexity (e.g., to provide smaller complexity according to the K-L divergence measurement) :In some cases, the distribution can be dynamically selected by the UE, and the corresponding quantitative selected value of the M-B distribution parameter v can be reported from the UE to the network entity (e.g., base station, gNB, etc. ) in one or more signaling messages.FIG. 9 is a flowchart diagram illustrating an example of a process 900 for wireless communications. In some aspects, the process 900 can be a process for wireless communications by a network entity (e.g., a UE, etc. ) . For example, the process 900 can be a process for wireless communications by a UE. In some examples, the process 900 can be performed by a network entity or network device (or apparatus) or a component (e.g., a chipset, codec, etc. ) of the network entity or device. The process 900 can be performed by one or more processors such as one or more CPUs, DSPs, NPUs, NSPs, microcontrollers, ASICs, FPGAs, programmable logic devices, discrete gates or transistor logic components, discrete hardware components, etc., any combination thereof, and / or other component or system) of the network entity or device or apparatus. The operations of the process 900 may be implemented as software components that are executed and run on one or more processors (e.g., processor 1010 and / or processing system 1002 of FIG. 10, or other processor (s) ) .In some examples, the process 900 can be performed by a UE, including any of the various UEs described herein. In some aspects, the process 900 can be performed by a UE, smartphone, mobile computing device, user computer device, etc. The process 900 can be performed by a component or system (e.g., a chipset) of a network device (e.g., one or more of UEs 104, 152, 164, 182, 190 of FIG. 1; UE 104 of FIG. 2; UE (s) 104 of FIG. 3; wireless device 407 of FIG. 4; computing system 1000 and / or processing system 1002 of FIG. 10; etc. ) . The network device may be a mobile device (e.g., a mobile phone) , a network-connected wearable such as a watch, an extended reality (XR) device such as a virtual reality (VR) device or augmented reality (AR) device, a vehicle or component or system of a vehicle, or other type of computing device. The operations of the process 900 may be implemented as software components that are executed and run on one or more processors (e.g., the transmit processor 264, the receive processor 258, the TX MIMO processor 266, the MIMO detector 256 of FIG. 2, the processing system 470 of FIG. 4, the processor (s) 484 of FIG. 4, the processing system 1002 of FIG. 10, and / or the processor 1010 of FIG. 10, or other processor (s) (e.g., such as one or more other processors included within and / or associated with the processing system 470 of FIG. 4, the processing system 1002 of FIG. 10, etc. ) . Further, the transmission and reception of signals by the network entity in the process 900 may be enabled, for example, by one or more antennas, one or more transceivers (e.g., wireless transceiver (s) ) , and / or other communication components (e.g., the transmit processor 264, the receive processor 258, the TX MIMO processor 266, the MIMO detector 256, the modulator (s)  / demodulator (s) 254a through 254t, and / or the antenna (es) 252a through 252t of FIG. 2, the antenna (es) 487 of FIG. 4, the wireless transceiver (s) 478 of FIG. 4, the communication interface 1040 of FIG. 10, or other antennae (s) , transceiver (s) , and / or component (s) ) .At block 902, the network entity (or component thereof) can obtain a vector of complex elements, wherein each respective complex element in the vector is expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase associated with the respective complex element. For example, the vector of complex elements can be a vector of complex elements corresponding to the amplitude values and phase values of FIG. 6. In some cases, the vector of complex elements can correspond to measurement information used for generating a CSI report. For example, the vector of complex elements can include respective complex elements expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase for a channel measurement associated with generating the CSI report.At block 904, the network entity (or component thereof) can determine a number of bits for a payload corresponding to the complex elements, the payload associated with a channel state information (CSI) report. For example, the payload corresponding to the complex elements can be the same as or similar to the total allocated payload N 610 of FIG. 6, which can be a payload associated with a CSI report. In some cases, the total allocated payload 610 can correspond to a payload for amplitude quantization 612 and a payload for phase quantization 617.In some examples, wherein determining the number of bits for the payload can be based on obtaining first information indicative of a set of allocated coefficients configured for the payload, and obtaining second information indicative of a configured number of quantization bits per coefficient. The network entity (or component thereof) can be configured to determine the number of bits for the payload associated with the CSI report (e.g., total CSI payload) as a product of a number of allocated coefficients in the set of allocated coefficients multiplied by the configured number of quantization bits.In some cases, the network entity (or component thereof) can be configured to receive signaling from an additional network entity, the signaling including the first information and the second information. For example, in some cases the network entity is a user equipment (UE) , and wherein the additional network entity is a base station.At block 906, the network entity (or component thereof) can generate quantized amplitude information using a coding table of a lossless source compression scheme, wherein the quantized amplitude information is generated based on using the coding table to quantize the respective amplitude associated with each respective complex element in the vector. For example, the quantized amplitude information can be determined using the amplitude quantization 630 of FIG. 6. In some cases, the coding table of the lossless source compression scheme can be a Huffman coding table, corresponding to the one or more Huffman coding tables 640 of FIG. 6, the Huffman coding table (s) of FIG. 7A, FIG. 7B, and / or FIG. 8, etc.In some examples, the network entity (or component thereof) can be configured to allocate a first subset of bits of the number of bits for the payload to the quantized amplitude information. For example, the first subset of bits of the number of bits for the payload can correspond to the subset of bits Na allocated to the payload for amplitude quantization 612 of FIG. 6. In some cases, the network entity (or component thereof) can be configured to allocate a remaining portion of the number of bits for the payload to quantized phase information, where the remaining portion comprises a second subset of bits equal to a difference between the number of bits and the first subset of bits. For example, the remaining portion of the number of bits for the payload allocated to quantized phase information can be the same as or similar to the payload for phase quantization 617, which comprises the subset of bits equal to the difference between the total CSI payload bits N 610 minus the number (e.g., subset) of bits Na for the payload for amplitude quantization 612, for example the phase quantization payload on the remaining bits Np = N -Na.In some cases, the network entity (or component thereof) can be configured to generate quantized phase information using a variable bits allocation to quantize the respective phase associated with each respective complex element in the vector, where the variable bits allocation is configured with a resource pool of bits comprising the second subset of bits. In some examples, the quantized phase information includes a quantized phase value for each respective phase associated with each respective complex element in the vector, and a number of bits of the quantized phase information is less than or equal to the difference between the number of bits for the payload associated with the CSI report and the first subset of bits.In some examples, the coding table comprises a Huffman coding table, and the lossless source compression scheme is a Huffman coding scheme. In some cases, the Huffman coding table is determined as a particular Huffman coding table included in a configured plurality of Huffman coding tables. In some examples, the quantized amplitude information includes a variable number of bits based on the particular Huffman coding table.In some cases, the network entity (or component thereof) can be configured to obtain, from an additional network entity, information indicative of the Huffman coding table. The network entity (or component thereof) can be configured to transmit, to the additional network entity, a corresponding CSI report including the payload, where the payload comprises the quantized amplitude information and the quantized phase information.In some cases, the network entity (or component thereof) can be configured to determine the Huffman coding table based on at least one of a number of respective amplitudes included in the vector, or a corresponding probability value for each respective amplitude of the respective amplitudes included in the vector. The network entity (or component thereof) can be configured to transmit signaling indicative of the Huffman coding table. In some cases, transmitting the signaling indicative of the Huffman coding table comprises transmitting signaling indicative of at least one of the number of respective amplitudes included in the vector, or the corresponding probability value for each respective amplitude of the respective amplitudes included in the vector. In some examples, transmitting the signaling indicative of the Huffman coding table comprises transmitting uplink control information (UCI) indicative of a particular index value mapped to the Huffman coding table, where the Huffman coding table is included in a plurality of configured Huffman coding tables, and where each respective Huffman coding table of the plurality of configured Huffman coding tables is mapped to a respective index value.In some examples, the processes described herein (e.g., process 900 and / or other process described herein) may be performed by a computing device or apparatus (e.g., a network node such as a UE, base station, a portion of a base station, etc. ) . For example, as noted above, the process 900 may be performed by a UE and / or network entity (e.g., base station, gNB, etc. ) . In some examples, the process 900 may be performed by a computing device with the computing system 1000 shown in FIG. 10. For example, a wireless communication device with the computing architecture shown in FIG. 10 may include the components of the UE and / or the network entity (e.g., base station, gNB, etc. ) and may implement the operations of FIG. 9 and / or process 900, etc.In some cases, the computing device or apparatus may include various components, such as one or more input devices, one or more output devices, one or more processors, one or more microprocessors, one or more microcomputers, one or more cameras, one or more sensors, and / or other component (s) that are configured to carry out the steps of processes described herein. In some examples, the computing device may include a display, one or more network interfaces configured to communicate and / or receive the data, any combination thereof, and / or other component (s) . The one or more network interfaces may be configured to communicate and / or receive wired and / or wireless data, including data according to the 3G, 4G, 5G, and / or other cellular standard, data according to the WiFi (802.11x) standards, data according to the BluetoothTM standard, data according to the Internet Protocol (IP) standard, and / or other types of data.The components of the computing device may be implemented in circuitry. For example, the components may include and / or may be implemented using electronic circuits or other electronic hardware, which may include one or more programmable electronic circuits (e.g., microprocessors, graphics processing units (GPUs) , digital signal processors (DSPs) , central processing units (CPUs) , and / or other suitable electronic circuits) , and / or may include and / or be implemented using computer software, firmware, or any combination thereof, to perform the various operations described herein.The process 900 is illustrated as a logical flow diagram, the operation of which represents a sequence of operations that may be implemented in hardware, computer instructions, or a combination thereof. In the context of computer instructions, the operations represent computer-executable instructions stored on one or more computer-readable storage media that, when executed by one or more processors, perform the recited operations. Generally, computer-executable instructions include routines, programs, objects, components, data structures, and the like that perform particular functions or implement particular data types. The order in which the operations are described is not intended to be construed as a limitation, and any number of the described operations may be combined in any order and / or in parallel to implement the processes.Additionally, the process 900 and / or other process described herein may be performed under the control of one or more computer systems configured with executable instructions and may be implemented as code (e.g., executable instructions, one or more computer programs, or one or more applications) executing collectively on one or more processors, by hardware, or combinations thereof. As noted above, the code may be stored on a computer-readable or machine-readable storage medium, for example, in the form of a computer program comprising a plurality of instructions executable by one or more processors. The computer-readable or machine-readable storage medium may be non-transitory.FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a system for implementing certain aspects of the present technology. In particular, FIG. 10 illustrates an example of computing system 1000 including a processing system 1002, which may be for example any computing device making up internal computing system, a remote computing system, a camera, or any component thereof in which the components of the system are in communication with each other using connection 1005. Connection 1005 may be a physical connection using a bus, or a direct connection into processor 1010 (and / or one or more other processors included within and / or associated with the processing system 1002) , such as in a chipset architecture. Connection 1005 may also be a virtual connection, networked connection, or logical connection.In some aspects, computing system 1000 and / or the processing system 1002 can be provided as a distributed system in which the functions described in this disclosure may be distributed within a datacenter, multiple data centers, a peer network, etc. In some aspects, one or more of the described system components represents many such components each performing some or all of the function for which the component is described. In some aspects, the components may be physical or virtual devices.The example processing system 1002 includes at least one processing unit (CPU or processor) 1010 and connection 1005 that communicatively couples various system components including system memory 1015, such as read-only memory (ROM) 1020 and random access memory (RAM) 1025 to processor 1010. The processing system 1002 may include a cache 1012 of high-speed memory connected directly with, in close proximity to, or integrated as part of processor 1010 and / or one or more other processors included within and / or associated with the processing system 1002.Processor 1010 may include any general-purpose processor and a hardware service or software service, such as services 1032, 1034, and 1036 stored in storage device 1030, configured to control processor 1010 and / or one or more other processors included within and / or associated with the processing system 1002, as well as a special-purpose processor where software instructions are incorporated into the actual processor design. Processor 1010 may essentially be a completely self-contained computing system, containing multiple cores or processors, a bus, memory controller, cache, etc. A multi-core processor may be symmetric or asymmetric.To enable user interaction, processing system 1002 includes an input device 1045, which may represent any number of input mechanisms, such as a microphone for speech, a touch-sensitive screen for gesture or graphical input, keyboard, mouse, motion input, speech, etc. Processing system 1002 may also include output device 1035, which may be one or more of a number of output mechanisms. In some examples, multimodal systems may enable a user to provide multiple types of input / output to communicate with processing system 1002.Processing system 1002 may include communications interface 1040, which may generally govern and manage the user input and system output. The communication interface may perform or facilitate receipt and / or transmission wired or wireless communications using wired and / or wireless transceivers, including those making use of an audio jack / plug, a microphone jack / plug, a universal serial bus (USB) port / plug, an AppleTM LightningTM port / plug, an Ethernet port / plug, a fiber optic port / plug, a proprietary wired port / plug, 3G, 4G, 5G and / or other cellular data network wireless signal transfer, a BluetoothTM wireless signal transfer, a BluetoothTM low energy (BLE) wireless signal transfer, an IBEACONTM wireless signal transfer, a radio-frequency identification (RFID) wireless signal transfer, near-field communications (NFC) wireless signal transfer, dedicated short range communication (DSRC) wireless signal transfer, 802.11 Wi-Fi wireless signal transfer, wireless local area network (WLAN) signal transfer, Visible Light Communication (VLC) , Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) , Infrared (IR) communication wireless signal transfer, Public Switched Telephone Network (PSTN) signal transfer, Integrated Services Digital Network (ISDN) signal transfer, ad-hoc network signal transfer, radio wave signal transfer, microwave signal transfer, infrared signal transfer, visible light signal transfer, ultraviolet light signal transfer, wireless signal transfer along the electromagnetic spectrum, or some combination thereof. The communications interface 1040 may also include one or more Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers or transceivers that are used to determine a location of the computing system 1000 based on receipt of one or more signals from one or more satellites associated with one or more GNSS systems. GNSS systems include, but are not limited to, the US-based Global Positioning System (GPS) , the Russia-based Global Navigation Satellite System (GLONASS) , the China-based BeiDou Navigation Satellite System (BDS) , and the Europe-based Galileo GNSS. There is no restriction on operating on any particular hardware arrangement, and therefore the basic features here may easily be substituted for improved hardware or firmware arrangements as they are developed.Storage device 1030 may be a non-volatile and / or non-transitory and / or computer-readable memory device and may be a hard disk or other types of computer readable media which may store data that are accessible by a computer, such as magnetic cassettes, flash memory cards, solid state memory devices, digital versatile disks, cartridges, a floppy disk, a flexible disk, a hard disk, magnetic tape, a magnetic strip / stripe, any other magnetic storage medium, flash memory, memristor memory, any other solid-state memory, a compact disc read only memory (CD-ROM) optical disc, a rewritable compact disc (CD) optical disc, digital video disk (DVD) optical disc, a blu-ray disc (BDD) optical disc, a holographic optical disk, another optical medium, a secure digital (SD) card, a micro secure digital (microSD) card, a Memorycard, a smartcard chip, a EMV chip, a subscriber identity module (SIM) card, a mini / micro / nano / pico SIM card, another integrated circuit (IC) chip / card, random access memory (RAM) , static RAM (SRAM) , dynamic RAM (DRAM) , read-only memory (ROM) , programmable read-only memory (PROM) , erasable programmable read-only memory (EPROM) , electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM) , flash EPROM (FLASHEPROM) , cache memory (e.g., Level 1 (L1) cache, Level 2 (L2) cache, Level 3 (L3) cache, Level 4 (L4) cache, Level 5 (L5) cache, or other (L#) cache) , resistive random-access memory (RRAM / ReRAM) , phase change memory (PCM) , spin transfer torque RAM (STT-RAM) , another memory chip or cartridge, and / or a combination thereof.The storage device 1030 may include software services, servers, services, etc., that when the code that defines such software is executed by the processor 1010 and / or one or more other processors included within and / or associated with the processing system 1002, it causes the system to perform a function. In some aspects, a hardware service that performs a particular function may include the software component stored in a computer-readable medium in connection with the necessary hardware components, such as processor 1010 (e.g., and / or one or more other processors included within and / or associated with the processing system 1002) , connection 1005, output device 1035, etc., to carry out the function. The term “computer-readable medium” includes, but is not limited to, portable or non-portable storage devices, optical storage devices, and various other mediums capable of storing, containing, or carrying instruction (s) and / or data. A computer-readable medium may include a non-transitory medium in which data may be stored and that does not include carrier waves and / or transitory electronic signals propagating wirelessly or over wired connections. Examples of a non-transitory medium may include, but are not limited to, a magnetic disk or tape, optical storage media such as compact disk (CD) or digital versatile disk (DVD) , flash memory, memory or memory devices. A computer-readable medium may have stored thereon code and / or machine-executable instructions that may represent a procedure, a function, a subprogram, a program, a routine, a subroutine, a module, a software package, a class, or any combination of instructions, data structures, or program statements. A code segment may be coupled to another code segment or a hardware circuit by passing and / or receiving information, data, arguments, parameters, or memory contents. Information, arguments, parameters, data, etc., may be passed, forwarded, or transmitted via any suitable means including memory sharing, message passing, token passing, network transmission, or the like.Specific details are provided in the description above to provide a thorough understanding of the aspects and examples provided herein, but those skilled in the art will recognize that the application is not limited thereto. Thus, while illustrative aspects of the application have been described in detail herein, it is to be understood that the inventive concepts may be otherwise variously embodied and employed, and that the appended claims are intended to be construed to include such variations, except as limited by the prior art. Various features and aspects of the above-described application may be used individually or jointly. Further, aspects may be utilized in any number of environments and applications beyond those described herein without departing from the broader scope of the specification. The specification and drawings are, accordingly, to be regarded as illustrative rather than restrictive. For the purposes of illustration, methods were described in a particular order. It should be appreciated that in alternate aspects, the methods may be performed in a different order than that described.For clarity of explanation, in some examples the present technology may be presented as including individual functional blocks comprising devices, device components, steps or routines in a method embodied in software, or combinations of hardware and software. Additional components may be used other than those shown in the figures and / or described herein. For example, circuits, systems, networks, processes, and other components may be shown as components in block diagram form in order not to obscure the aspects in unnecessary detail. In other examples, well-known circuits, processes, algorithms, structures, and techniques may be shown without unnecessary detail in order to avoid obscuring the aspects.Further, those of skill in the art will appreciate that the various illustrative logical blocks, modules, circuits, and algorithm steps described in connection with the aspects disclosed herein may be implemented as electronic hardware, computer software, or combinations of both. To clearly illustrate this interchangeability of hardware and software, various illustrative components, blocks, modules, circuits, and steps have been described above generally in terms of their functionality. Whether such functionality is implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system. Skilled artisans may implement the described functionality in varying ways for each particular application, but such implementation decisions should not be interpreted as causing a departure from the scope of the present disclosure.Individual aspects may be described above as a process or method which is depicted as a flowchart, a flow diagram, a data flow diagram, a structure diagram, or a block diagram. Although a flowchart may describe the operations as a sequential process, many of the operations may be performed in parallel or concurrently. In addition, the order of the operations may be re-arranged. A process is terminated when its operations are completed, but could have additional steps not included in a figure. A process may correspond to a method, a function, a procedure, a subroutine, a subprogram, etc. When a process corresponds to a function, its termination may correspond to a return of the function to the calling function or the main function.Processes and methods according to the above-described examples may be implemented using computer-executable instructions that are stored or otherwise available from computer-readable media. Such instructions may include, for example, instructions and data which cause or otherwise configure a general purpose computer, special purpose computer, or a processing device to perform a certain function or group of functions. Portions of computer resources used may be accessible over a network. The computer executable instructions may be, for example, binaries, intermediate format instructions such as assembly language, firmware, source code. Examples of computer-readable media that may be used to store instructions, information used, and / or information created during methods according to described examples include magnetic or optical disks, flash memory, USB devices provided with non-volatile memory, networked storage devices, and so on.In some aspects the computer-readable storage devices, mediums, and memories may include a cable or wireless signal containing a bitstream and the like. However, when mentioned, non-transitory computer-readable storage media expressly exclude media such as energy, carrier signals, electromagnetic waves, and signals per se.Those of skill in the art will appreciate that information and signals 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 above description may be represented by voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or particles, optical fields or particles, or any combination thereof, in some cases depending in part on the particular application, in part on the desired design, in part on the corresponding technology, etc.The various illustrative logical blocks, modules, and circuits described in connection with the aspects disclosed herein may be implemented or performed using hardware, software, firmware, middleware, microcode, hardware description languages, or any combination thereof, and may take any of a variety of form factors. When implemented in software, firmware, middleware, or microcode, the program code or code segments to perform the necessary tasks (e.g., a computer-program product) may be stored in a computer-readable or machine-readable medium. A processor (s) may perform the necessary tasks. Examples of form factors include laptops, smart phones, mobile phones, tablet devices or other small form factor personal computers, personal digital assistants, rackmount devices, standalone devices, and so on. Functionality described herein also may be embodied in peripherals or add-in cards. Such functionality may also be implemented on a circuit board among different chips or different processes executing in a single device, by way of further example.The instructions, media for conveying such instructions, computing resources for executing them, and other structures for supporting such computing resources are example means for providing the functions described in the disclosure.The techniques described herein may also be implemented in electronic hardware, computer software, firmware, or any combination thereof. Such techniques may be implemented in any of a variety of devices such as general purposes computers, wireless communication device handsets, or integrated circuit devices having multiple uses including application in wireless communication device handsets and other devices. Any features described as modules or components may be implemented together in an integrated logic device or separately as discrete but interoperable logic devices. If implemented in software, the techniques may be realized at least in part by a computer-readable data storage medium comprising program code including instructions that, when executed, performs one or more of the methods, algorithms, and / or operations described above. The computer-readable data storage medium may form part of a computer program product, which may include packaging materials. The computer-readable medium may comprise memory or data storage media, such as random access memory (RAM) such as synchronous dynamic random access memory (SDRAM) , read-only memory (ROM) , non-volatile random access memory (NVRAM) , electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM) , FLASH memory, magnetic or optical data storage media, and the like. The techniques additionally, or alternatively, may be realized at least in part by a computer-readable communication medium that carries or communicates program code in the form of instructions or data structures and that may be accessed, read, and / or executed by a computer, such as propagated signals or waves.The program code may be executed by a processor, which may include one or more processors, such as one or more digital signal processors (DSPs) , general purpose microprocessors, an application specific integrated circuits (ASICs) , field programmable logic arrays (FPGAs) , or other equivalent integrated or discrete logic circuitry. Such a processor may be configured to perform any of the techniques described in this disclosure. A general-purpose processor may be a microprocessor; but in the alternative, the processor may be any conventional 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, a plurality of microprocessors, one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or any other such configuration. Accordingly, the term “processor, ” as used herein may refer to any of the foregoing structure, any combination of the foregoing structure, or any other structure or apparatus suitable for implementation of the techniques described herein.One of ordinary skill will appreciate that the less than ( “<” ) and greater than ( “>” ) symbols or terminology used herein may be replaced with less than or equal to ( “≤” ) and greater than or equal to ( “≥” ) symbols, respectively, without departing from the scope of this description.Where components are described as being “configured to” perform certain operations, such configuration may be accomplished, for example, by designing electronic circuits or other hardware to perform the operation, by programming programmable electronic circuits (e.g., microprocessors, or other suitable electronic circuits) to perform the operation, or any combination thereof.The phrase “coupled to” or “communicatively coupled to” refers to any component that is physically connected to another component either directly or indirectly, and / or any component that is in communication with another component (e.g., connected to the other component over a wired or wireless connection, and / or other suitable communication interface) either directly or indirectly.Claim language or other language reciting “at least one of” a set and / or “one or more” of a set indicates that one member of the set or multiple members of the set (in any combination) satisfy the claim. For example, claim language reciting “at least one of A and B” or “at least one of A or B” means A, B, or A and B. In another example, claim language reciting “at least one of A, B, and C” or “at least one of A, B, or C” means A, B, C, or A and B, or A and C, or B and C, A and B and C, or any duplicate information or data (e.g., A and A, B and B, C and C, A and A and B, and so on) , or any other ordering, duplication, or combination of A, B, and C. The language “at least one of” a set and / or “one or more” of a set does not limit the set to the items listed in the set. For example, claim language reciting “at least one of A and B” or “at least one of A or B” may mean A, B, or A and B, and may additionally include items not listed in the set of A and B.Claim language or other language reciting “at least one processor configured to, ” “at least one processor being configured to, ” or the like indicates that one processor or multiple processors (in any combination) can perform the associated operation (s) . For example, claim language reciting “at least one processor configured to: X, Y, and Z” means a single processor can be used to perform operations X, Y, and Z; or that multiple processors are each tasked with a certain subset of operations X, Y, and Z such that together the multiple processors perform X, Y, and Z; or that a group of multiple processors work together to perform operations X, Y, and Z. In another example, claim language reciting “at least one processor configured to: X, Y, and Z” can mean that any single processor may only perform at least a subset of operations X, Y, and Z.Where reference is made to one or more elements performing functions (e.g., steps of a method) , one element may perform all functions, or more than one element may collectively perform the functions. When more than one element collectively performs the functions, each function need not be performed by each of those elements (e.g., different functions may be performed by different elements) and / or each function need not be performed in whole by only one element (e.g., different elements may perform different sub-functions of a function) . Similarly, where reference is made to one or more elements configured to cause another element (e.g., an apparatus) to perform functions, one element may be configured to cause the other element to perform all functions, or more than one element may collectively be configured to cause the other element to perform the functions.Where reference is made to an entity (e.g., any entity or device described herein) performing functions or being configured to perform functions (e.g., steps of a method) , the entity may be configured to cause one or more elements (individually or collectively) to perform the functions. The one or more components of the entity may include at least one memory, at least one processor, at least one communication interface, another component configured to perform one or more (or all) of the functions, and / or any combination thereof. Where reference to the entity performing functions, the entity may be configured to cause one component to perform all functions, or to cause more than one component to collectively perform the functions. When the entity is configured to cause more than one component to collectively perform the functions, each function need not be performed by each of those components (e.g., different functions may be performed by different components) and / or each function need not be performed in whole by only one component (e.g., different components may perform different sub-functions of a function) .Illustrative aspects of the disclosure include:Aspect 1. A network entity for wireless communication, comprising: a processing system configured to: obtain a vector of complex elements, wherein each respective complex element in the vector is expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase associated with the respective complex element; determine a number of bits for a payload corresponding to the complex elements, the payload associated with a channel state information (CSI) report; and generate quantized amplitude information using a coding table of a lossless source compression scheme, wherein the quantized amplitude information is generated based on using the coding table to quantize the respective amplitude associated with each respective complex element in the vector.Aspect 2. The network entity of Aspect 1, wherein the processing system is configured to: allocate a first subset of bits of the number of bits for the payload to the quantized amplitude information; and allocate a remaining portion of the number of bits for the payload to quantized phase information, wherein the remaining portion comprises a second subset of bits equal to a difference between the number of bits and the first subset of bits.Aspect 3. The network entity of Aspect 2, wherein the processing system is configured to: generate quantized phase information using a variable bits allocation to quantize the respective phase associated with each respective complex element in the vector, wherein the variable bits allocation is configured with a resource pool of bits comprising the second subset of bits.Aspect 4. The network entity of any of Aspects 2 to 3, wherein the quantized phase information includes a quantized phase value for each respective phase associated with each respective complex element in the vector, and wherein a number of bits of the quantized phase information is less than or equal to the difference between the number of bits for the payload associated with the CSI report and the first subset of bits.Aspect 5. The network entity of any of Aspects 1 to 4, wherein, to determine the number of bits for the payload, the processing system is configured to: obtain first information indicative of a set of allocated coefficients configured for the payload; obtain second information indicative of a configured number of quantization bits per coefficient; and determine the number of bits as a product of a number of allocated coefficients in the set of allocated coefficients multiplied by the configured number of quantization bits.Aspect 6. The network entity of Aspect 5, wherein the processing system is configured to receive signaling from an additional network entity, the signaling including the first information and the second information.Aspect 7. The network entity of Aspect 6, wherein the network entity is a user equipment (UE) , and wherein the additional network entity is a base station.Aspect 8. The network entity of any of Aspects 2 to 7, wherein the coding table comprises a Huffman coding table, and wherein the lossless source compression scheme is a Huffman coding scheme.Aspect 9. The network entity of Aspect 8, wherein: the processing system is configured to determine the Huffman coding table as a particular Huffman coding table included in a configured plurality of Huffman coding tables; and the quantized amplitude information includes a variable number of bits based on the particular Huffman coding table.Aspect 10. The network entity of any of Aspects 8 to 9, wherein the processing system is configured to: obtain, from an additional network entity, information indicative of the Huffman coding table; and transmit, to the additional network entity, a corresponding CSI report including the payload, wherein the payload comprises the quantized amplitude information and the quantized phase information.Aspect 11. The network entity of any of Aspects 8 to 10, wherein the processing system is configured to: determine the Huffman coding table based on at least one of a number of respective amplitudes included in the vector, or a corresponding probability value for each respective amplitude of the respective amplitudes included in the vector; and transmit signaling indicative of the Huffman coding table.Aspect 12. The network entity of Aspect 11, wherein, to transmit the signaling indicative of the Huffman coding table, the processing system is configured to: transmit signaling indicative of at least one of the number of respective amplitudes included in the vector, or the corresponding probability value for each respective amplitude of the respective amplitudes included in the vector.Aspect 13. The network entity of any of Aspects 11 to 12, wherein, to transmit the signaling indicative of the Huffman coding table, the processing system is configured to:transmit uplink control information (UCI) indicative of a particular index value mapped to the Huffman coding table, wherein the Huffman coding table is included in a plurality of configured Huffman coding tables, and wherein each respective Huffman coding table of the plurality of configured Huffman coding tables is mapped to a respective index value.Aspect 14. The network entity of any of Aspects 1 to 13, wherein the network entity is a user equipment (UE) .Aspect 15. A method for wireless communication by a network entity, comprising: obtaining a vector of complex elements, wherein each respective complex element in the vector is expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase associated with the respective complex element; determining a number of bits for a payload corresponding to the complex elements, the payload associated with a channel state information (CSI) report; and generating quantized amplitude information using a coding table of a lossless source compression scheme, wherein the quantized amplitude information is generated based on using the coding table to quantize the respective amplitude associated with each respective complex element in the vector.Aspect 16. The method of Aspect 15, further comprising: allocating a first subset of bits of the number of bits for the payload to the quantized amplitude information; and allocating a remaining portion of the number of bits for the payload to quantized phase information, wherein the remaining portion comprises a second subset of bits equal to a difference between the number of bits and the first subset of bits.Aspect 17. The method of Aspect 16, further comprising: generating quantized phase information using a variable bits allocation to quantize the respective phase associated with each respective complex element in the vector, wherein the variable bits allocation is configured with a resource pool of bits comprising the second subset of bits.Aspect 18. The method of any of Aspects 16 to 17, wherein the quantized phase information includes a quantized phase value for each respective phase associated with each respective complex element in the vector, and wherein a number of bits of the quantized phase information is less than or equal to the difference between the number of bits for the payload associated with the CSI report and the first subset of bits.Aspect 19. The method of any of Aspects 15 to 18, wherein determining the number of bits for the payload comprises: obtaining first information indicative of a set of allocated coefficients configured for the payload; obtaining second information indicative of a configured number of quantization bits per coefficient; and determining the number of bits as a product of a number of allocated coefficients in the set of allocated coefficients multiplied by the configured number of quantization bits.Aspect 20. The method of Aspect 19, further comprising receiving signaling from an additional network entity, the signaling including the first information and the second information.Aspect 21. The method of Aspect 20, wherein the network entity is a user equipment (UE) , and wherein the additional network entity is a base station.Aspect 22. The method of any of Aspects 16 to 21, wherein the coding table comprises a Huffman coding table, and wherein the lossless source compression scheme is a Huffman coding scheme.Aspect 23. The method of Aspect 22, wherein: the Huffman coding table is determined as a particular Huffman coding table included in a configured plurality of Huffman coding tables; and the quantized amplitude information includes a variable number of bits based on the particular Huffman coding table.Aspect 24. The method of any of Aspects 22 to 23, further comprising: obtaining, from an additional network entity, information indicative of the Huffman coding table; and transmitting, to the additional network entity, a corresponding CSI report including the payload, wherein the payload comprises the quantized amplitude information and the quantized phase information.Aspect 25. The method of any of Aspects 22 to 24, further comprising: determining the Huffman coding table based on at least one of a number of respective amplitudes included in the vector, or a corresponding probability value for each respective amplitude of the respective amplitudes included in the vector; and transmitting signaling indicative of the Huffman coding table.Aspect 26. The method of Aspect 25, wherein transmitting the signaling indicative of the Huffman coding table comprises: transmitting signaling indicative of at least one of the number of respective amplitudes included in the vector, or the corresponding probability value for each respective amplitude of the respective amplitudes included in the vector.Aspect 27. The method of any of Aspects 25 to 26, wherein transmitting the signaling indicative of the Huffman coding table comprises: transmitting uplink control information (UCI) indicative of a particular index value mapped to the Huffman coding table, wherein the Huffman coding table is included in a plurality of configured Huffman coding tables, and wherein each respective Huffman coding table of the plurality of configured Huffman coding tables is mapped to a respective index value.Aspect 28. The method of any of Aspects 15 to 27, wherein the network entity is a user equipment (UE) .Aspect 29. A non-transitory computer-readable storage medium comprising instructions stored thereon which, when executed by at least one processor, causes the at least one processor to perform operations according to any of Aspects 15 to 28.Aspect 30. An apparatus for wireless communication comprising one or more means for performing operations according to any of Aspects 15 to 28.

Claims

1.A network entity for wireless communication, comprising:a processing system configured to:obtain a vector of complex elements, wherein each respective complex element in the vector is expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase associated with the respective complex element;determine a number of bits for a payload corresponding to the complex elements, the payload associated with a channel state information (CSI) report; andgenerate quantized amplitude information using a coding table of a lossless source compression scheme, wherein the quantized amplitude information is generated based on using the coding table to quantize the respective amplitude associated with each respective complex element in the vector.2.The network entity of claim 1, wherein the processing system is configured to:allocate a first subset of bits of the number of bits for the payload to the quantized amplitude information; andallocate a remaining portion of the number of bits for the payload to quantized phase information, wherein the remaining portion comprises a second subset of bits equal to a difference between the number of bits and the first subset of bits.3.The network entity of claim 2, wherein the processing system is configured to:generate quantized phase information using a variable bits allocation to quantize the respective phase associated with each respective complex element in the vector, wherein the variable bits allocation is configured with a resource pool of bits comprising the second subset of bits.4.The network entity of claim 2, wherein the quantized phase information includes a quantized phase value for each respective phase associated with each respective complex element in the vector, and wherein a number of bits of the quantized phase information is less than or equal to the difference between the number of bits for the payload associated with the CSI report and the first subset of bits.5.The network entity of claim 1, wherein, to determine the number of bits for the payload, the processing system is configured to:obtain first information indicative of a set of allocated coefficients configured for the payload;obtain second information indicative of a configured number of quantization bits per coefficient; anddetermine the number of bits as a product of a number of allocated coefficients in the set of allocated coefficients multiplied by the configured number of quantization bits.6.The network entity of claim 5, wherein the processing system is configured to receive signaling from an additional network entity, the signaling including the first information and the second information.7.The network entity of claim 6, wherein the network entity is a user equipment (UE) , and wherein the additional network entity is a base station.8.The network entity of claim 2, wherein the coding table comprises a Huffman coding table, and wherein the lossless source compression scheme is a Huffman coding scheme.9.The network entity of claim 8, wherein:the processing system is configured to determine the Huffman coding table as a particular Huffman coding table included in a configured plurality of Huffman coding tables; andthe quantized amplitude information includes a variable number of bits based on the particular Huffman coding table.10.The network entity of claim 8, wherein the processing system is configured to:obtain, from an additional network entity, information indicative of the Huffman coding table; andtransmit, to the additional network entity, a corresponding CSI report including the payload, wherein the payload comprises the quantized amplitude information and the quantized phase information.11.The network entity of claim 8, wherein the processing system is configured to:determine the Huffman coding table based on at least one of a number of respective amplitudes included in the vector, or a corresponding probability value for each respective amplitude of the respective amplitudes included in the vector; andtransmit signaling indicative of the Huffman coding table.12.The network entity of claim 11, wherein, to transmit the signaling indicative of the Huffman coding table, the processing system is configured to:transmit signaling indicative of at least one of the number of respective amplitudes included in the vector, or the corresponding probability value for each respective amplitude of the respective amplitudes included in the vector.13.The network entity of claim 11, wherein, to transmit the signaling indicative of the Huffman coding table, the processing system is configured to:transmit uplink control information (UCI) indicative of a particular index value mapped to the Huffman coding table, wherein the Huffman coding table is included in a plurality of configured Huffman coding tables, and wherein each respective Huffman coding table of the plurality of configured Huffman coding tables is mapped to a respective index value.14.The network entity of claim 1, wherein the network entity is a user equipment (UE) .15.A method for wireless communication by a network entity, comprising:obtaining a vector of complex elements, wherein each respective complex element in the vector is expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase associated with the respective complex element;determining a number of bits for a payload corresponding to the complex elements, the payload associated with a channel state information (CSI) report; andgenerating quantized amplitude information using a coding table of a lossless source compression scheme, wherein the quantized amplitude information is generated based on using the coding table to quantize the respective amplitude associated with each respective complex element in the vector.16.The method of claim 15, further comprising:allocating a first subset of bits of the number of bits for the payload to the quantized amplitude information; andallocating a remaining portion of the number of bits for the payload to quantized phase information, wherein the remaining portion comprises a second subset of bits equal to a difference between the number of bits and the first subset of bits.17.The method of claim 16, further comprising:generating quantized phase information using a variable bits allocation to quantize the respective phase associated with each respective complex element in the vector, wherein the variable bits allocation is configured with a resource pool of bits comprising the second subset of bits.18.The method of claim 16, wherein the quantized phase information includes a quantized phase value for each respective phase associated with each respective complex element in the vector, and wherein a number of bits of the quantized phase information is less than or equal to the difference between the number of bits for the payload associated with the CSI report and the first subset of bits.19.The method of claim 15, wherein determining the number of bits for the payload comprises:obtaining first information indicative of a set of allocated coefficients configured for the payload;obtaining second information indicative of a configured number of quantization bits per coefficient; anddetermining the number of bits as a product of a number of allocated coefficients in the set of allocated coefficients multiplied by the configured number of quantization bits.20.A non-transitory computer-readable storage medium comprising instructions stored thereon which, when executed by at least one processor, causes the at least one processor to:obtain a vector of complex elements, wherein each respective complex element in the vector is expressed in terms of a respective amplitude and a respective phase associated with the respective complex element;determine a number of bits for a payload corresponding to the complex elements, the payload associated with a channel state information (CSI) report; andgenerate quantized amplitude information using a coding table of a lossless source compression scheme, wherein the quantized amplitude information is generated based on using the coding table to quantize the respective amplitude associated with each respective complex element in the vector.

Images