JP7564628B2 - 無線通信システムにおける端末及び基地局 - Google Patents

Description

本開示は、無線通信分野に関し、具体的には、無線通信システムにおける端末及び基地局に関する。

科学技術の発展に伴い、人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＡＩ））技術は、画像処理分野、意味認識分野、医療分野等の様々な分野で適用されている。将来、ＡＩ技術は、無線通信の分野にも適用されて、よりインテリジェントに無線通信サービスをユーザに提供することが予想される。

ＡＩ技術が無線通信分野に適用される場合、無線通信システムにおける基地局又は端末は、ＡＩ機能（例えば、人工ニューラルネットワークがレイアウトされている）をサポートする可能性がある。この場合、ＡＩ機能により基地局と端末との間の情報インタラクションのフローが変化する可能性がある。例えば、ＡＩ機能により、端末から基地局へのフィードバックフローが変化する可能性がある。また、ＡＩ機能により、基地局と端末が通信する際に用いるコードブックも変化する可能性がある。

上記に鑑み、本開示は、端末により実行される方法及びそれに対応する端末、及び基地局により実行される方法及びそれに対応する基地局を提供する。

本開示の１つの態様は、端末を提供する。当該端末は、下りチャネルを端末のニューラルネットワークに入力するように構成される制御部を備え、前記制御部は、前記端末のニューラルネットワークが入力を処理し、フィードバック情報を出力するように制御する。

本開示の一例によれば、当該端末は、基地局にフィードバック情報を送信するように構成される送信部をさらに備える。

本開示の一例によれば、前記送信部は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを利用してフィードバック情報を量子化し、量子化されたフィードバック情報を基地局に送信する。

本開示の一例によれば、前記送信部は、フィードバック情報を符号化及び変調し、符号化及び変調されたフィードバック情報を基地局に送信する。

本開示の一例によれば、前記送信部は、フィードバック情報をアナログ変調し、アナログ変調されたフィードバック情報を基地局に送信する。

本開示の他の態様は、基地局を提供する。当該基地局は、端末からフィードバック情報を受信するように構成される受信部と、前記フィードバック情報に基づいて、基地局のニューラルネットワークにおける特定層の入力を決定するように構成される制御部と、を備える。

本開示の一例によれば、前記制御部は、基地局のニューラルネットワークにおける特定層が前記フィードバック情報を処理し、前記端末のための送信設定情報を出力するように制御する。

本開示の他の態様は、端末を提供する。当該端末は、基地局からコードブックに関する指示情報を受信するように構成される受信部と、前記指示情報に基づいて、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを決定するように構成される制御部と、を備え、前記指示情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを端末に指示する。

本開示の一例によれば、当該端末は、端末のニューラルネットワークの特性に関する情報を基地局に送信するように構成される送信部をさらに含む。

本開示の一例によれば、前記端末のニューラルネットワークの特性に関する情報は、前記端末のニューラルネットワークのネットワーク種別、ネットワークサイズのうちの少なくとも１つの情報を含む。

本開示の一例によれば、前記ニューラルネットワークに基づくコードブックは、ニューラルネットワークの特性に関連する。

本開示の例によれば、前記ニューラルネットワークに基づくコードブックは、ニューラルネットワークの出力特性に基づいて決定される。

本開示の他の態様は、基地局を提供する。当該基地局は、コードブックに関する指示情報を決定するように構成される制御部と、端末に前記指示情報を送信するように構成される送信部と、を備え、前記指示情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを端末に指示する。

本開示の１つの態様は、端末により実行される方法を提供する。当該方法は、下りチャネルを端末のニューラルネットワークに入力することと、前記端末のニューラルネットワークが入力を処理し、フィードバック情報を出力することとを含む。

本開示の一例によれば、当該方法は、基地局にフィードバック情報を送信することをさらに含む。

本開示の一例によれば、前記基地局にフィードバック情報を送信することは、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用してフィードバック情報を量子化し、量子化されたフィードバック情報を基地局に送信することを含む。

本開示の一例によれば、前記基地局にフィードバック情報を送信することは、フィードバック情報を符号化及び変調し、符号化及び変調されたフィードバック情報を基地局に送信することを含む。

本開示の一例によれば、前記基地局にフィードバック情報を送信することは、フィードバック情報をアナログ変調し、アナログ変調されたフィードバック情報を基地局に送信することを含む。

本開示の１つの態様は、基地局により実行される方法を提供する。当該方法は、端末からフィードバック情報を受信することと、前記フィードバック情報に基づいて基地局のニューラルネットワークにおける特定層の入力を決定することとを含む。

本開示の一例によれば、当該方法は、基地局のニューラルネットワークにおける特定層が前記フィードバック情報を処理し、前記端末のための送信設定情報を出力することをさらに含む。

本開示の他の態様は、端末により実行される方法を提供する。当該方法は、基地局からコードブックに関する指示情報を受信することと、前記指示情報に基づいて、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを決定することとを含み、前記指示情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを端末に指示する。

本開示の一例によれば、当該方法は、端末のニューラルネットワークの特性に関する情報を基地局に送信することをさらに含む。

本開示の一例によれば、前記端末のニューラルネットワークの特性に関する情報は、前記端末のニューラルネットワークのネットワーク種別、ネットワークサイズのうちの少なくとも１つの情報を含む。

本開示の一例によれば、前記ニューラルネットワークに基づくコードブックは、ニューラルネットワークの特性に関する。

本開示の一例によれば、前記ニューラルネットワークに基づくコードブックは、ニューラルネットワークの出力特性に基づいて決定される。

本開示の他の態様は、基地局により実行される方法を提供する。当該方法は、コードブックに関する指示情報を決定することと、前記指示情報を端末に送信することと、を含み、前記指示情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを端末に指示する。

本開示の端末により実行される方法及びそれに対応する端末、及び基地局により実行される方法及びそれに対応する基地局によれば、基地局は、端末からその自分のニューラルネットワークを用いて下りチャネルをチャネル推定してフィードバック情報を取得することで、フィードバック情報を基地局のニューラルネットワークの特定層の入力として、端末のための送信設定情報を決定することができる。また、本開示の端末により実行される方法及びそれに対応する端末、及び基地局により実行される方法及びそれに対応する基地局によれば、端末は、基地局の指示によって、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを決定することができ、それにより、基地局と端末との間の通信をよりインテリジェントで効率的にする。

図面を参照しながら本開示の実施例をより詳しく説明することで、本開示の上記及び他の目的、特徴や利点がより明瞭になる。図面は、本開示の実施形態のさらなる理解を提供するために使用され、明細書の一部を構成し、本開示の実施形態と共に本開示を説明するために使用され、本開示を限定するものではない。なお、各図において、同一の符号は同一の構成要素又はステップを示す。
本開示の実施例が適用される無線通信システムの模式図である。 本開示の実施例が適用される無線通信システムの他の模式図である。 本開示の実施例における端末により実行される方法のフローチャートである。 本開示の実施例における基地局により実行される方法のフローチャートである。 本開示の実施例における端末の構成模式図である。 本開示の実施例における基地局の構成模式図である。 本開示の他の実施例における端末により実行される方法のフローチャートである。 本開示の他の実施例における基地局により実行される方法のフローチャートである。 本開示の他の実施例における端末の構成模式図である。 本開示の他の実施例における基地局の構成模式図である。 本開示の実施例に係るデバイスのハードウェア構成の模式図である。

本開示の目的、技術案や利点をより明確にするため、以下図面を参照しながら本開示の例示的な実施例を詳しく説明する。図面において、同一の参照符号は、同一の要素を表す。ここで記載された実施例は例示的なものに過ぎず、本開示の範囲を制限するものではないと考えられるべきである。また、ここで記載された端末は、例えば、ユーザ端末（Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ（ＵＥ））、移動端末（又は移動局と呼ぶ）、又は固定端末などの多様な端末を含んでもよいが、便宜上、以下には端末とＵＥとが互いに交換可能に使用される場合がある。

まず、図１Ａ－１Ｂを参照して、本開示の実施例が適用される無線通信システムについて説明する。当該無線通信システムは、５Ｇシステムであってもよいし、ロングタームエボリューション（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ））システム又はＬＴＥ－Ａ（ａｄｖａｎｃｅｄ）システム等の任意の他のタイプの無線通信システムであってもよい。以下では、５Ｇシステムを例に本開示の実施例を説明するが、以下の説明は、他のタイプの無線通信システムにも適用可能であることを理解されたい。

図１Ａは本開示の実施例が適用される無線通信システムの模式図である。図１Ａに示されるように、無線通信システム１００は、基地局１１０と、端末１２０とを含むことができ、基地局１１０は、端末１２０のサービング基地局である。基地局１１０は、端末１２０に信号を送信することができ、これに対応し、端末１２０は、基地局１１０から信号を受信することができる。なお、端末１２０は、基地局１１０に信号を送信（例えば、フィードバック）することができ、これに対応し、基地局１１０は、端末１２０から信号を受信することができる。端末１２０には、人工知能をサポートする信号プロセッサ１２０－１（例えば、信号エンコーダ）を設けて、基地局１１０に送信する信号を人工知能によって処理を行うことができる。これに対応し、基地局１１０には、端末１２０に対応する人工知能をサポートする信号プロセッサ１１０－１（例えば、信号デコーダ）を設けて、端末１２０から受信された信号を人工知能によって処理を行うことができる。

上記人工知能は、任意の方式で実現される人工知能であってもよく、例えば、人工ニューラルネットワーク（以下、単に「ニューラルネットワーク」という）によって実現される人工知能であってもよい。本開示では、ニューラルネットワークによる人工知能の実現を例に本開示を説明する。ニューラルネットワークによって人工知能を実現する例では、無線通信システム１００は、１つのニューラルネットワーク１３０をレイアウトすることができる。端末１２０側での人工知能をサポートする信号プロセッサ１２０－１は、ニューラルネットワーク１３０の一部であり、かつ、基地局１１０側での人工知能をサポートする信号プロセッサ１１０－１は、ニューラルネットワーク１３０の残りの部分であってもよい。例えば、ニューラルネットワーク１３０が１つの入力層、複数の中間層（「隠れ層」と呼ばれてもよい）、及び１つの出力層を含み得る場合、ニューラルネットワーク１３０のいくつかの層が端末１２０に配置され、ニューラルネットワーク１３０の残りの層が基地局１１０に配置されてもよい。例えば、ニューラルネットワーク１３０の入力層及び一部の中間層が端末１２０に配置され、ニューラルネットワーク１３０の残りの中間層及び出力層が基地局１１０に配置されてもよい。なお、端末１２０内に配置されたニューラルネットワークは、端末１２０のニューラルネットワーク１２０－１と呼ばれ、基地局１１０内に配置されたニューラルネットワークは、基地局１１０のニューラルネットワーク１１０－１と呼ばれてもよい。したがって、ニューラルネットワーク１３０の入力層は、ニューラルネットワーク１２０－１の入力層であり、ニューラルネットワーク１３０の一部の中間層のうちの最後の中間層は、ニューラルネットワーク１２０－１の出力層である。さらに、ニューラルネットワーク１３０の残りの中間層のうちの１番目の中間層は、ニューラルネットワーク１１０－１の入力層であり、ニューラルネットワーク１３０の出力層は、ニューラルネットワーク１１０－１の出力層である。

さらに、端末１２０のニューラルネットワーク１２０－１の出力は、基地局１１０にフィードバックされて、基地局１１０のニューラルネットワーク１１０－１における特定層の入力として使用されてもよく、これによって、基地局１１０が端末１２０のための送信設定情報（例えば、端末１２０に使用される送信ビーム、端末１２０に使用される送信ストリーム数、端末１２０に使用されるリソース、端末１２０に使用される符号化及び変調方式、端末１２０に使用される送信アンテナ、端末１２０に使用される送信ポート、または、端末１２０に使用される送信モードなどのうちの１つ又は複数）を決定する。

上記図１Ａは、無線通信システムにおいて、端末がそのニューラルネットワークの出力を基地局にフィードバックする模式図を示す。また、無線通信システムにおいて、基地局は、そのニューラルネットワークの出力を端末にフィードバックしてもよい。次に、図１Ｂを参照して、無線通信システムにおいて、基地局がそのニューラルネットワークの出力を端末にフィードバックする模式図を説明する。図１Ｂは本開示の実施例が適用される無線通信システムの他の模式図である。

図１Ｂに示されるように、基地局１１０は、人工知能をサポートする信号プロセッサ１１０－２（例えば、信号エンコーダ）を設けて、端末１２０に送信する信号を人工知能によって処理を行うことができる。これに対応し、端末１２０は、基地局１１０に対応する人工知能をサポートする信号プロセッサ１２０－２（例えば、信号デコーダ）を設けて、基地局１１０から受信された信号を人工知能によって処理を行うことができる。

ニューラルネットワークを通じて人工知能を実現する例では、無線通信システム１００は、１つのニューラルネットワーク１３０’をレイアウトすることができる。基地局１１０側での人工知能をサポートする信号プロセッサ１１０－２は、ニューラルネットワーク１３０’の一部であり、端末１２０側での人工知能をサポートする信号プロセッサ１２０－２は、ニューラルネットワーク１３０’の残りの部分であってもよい。例えば、ニューラルネットワーク１３０’が１つの入力層、複数の中間層（「隠れ層」と呼ばれてもよい）、及び１つの出力層を含み得る場合、ニューラルネットワーク１３０’のいくつかの層が基地局１１０に配置され、ニューラルネットワーク１３０’の残りの層が端末１２０に配置されてもよい。例えば、ニューラルネットワーク１３０’の入力層及び一部の中間層が基地局１１０に配置され、ニューラルネットワーク１３０’の残りの中間層及び出力層が端末１２０に配置されてもよい。また、基地局１１０内に配置されたニューラルネットワークは、基地局１１０のニューラルネットワーク１１０－２と呼ばれ、端末１２０内に配置されたニューラルネットワークは、端末１２０のニューラルネットワーク１２０－２と呼ばれてもよい。したがって、ニューラルネットワーク１３０’の入力層は、ニューラルネットワーク１１０－２の入力層であり、ニューラルネットワーク１３０’の一部の中間層のうちの最後の中間層は、ニューラルネットワーク１１０－２の出力層である。さらに、ニューラルネットワーク１３０’の残りの中間層のうちの１番目の中間層は、ニューラルネットワーク１２０－２の入力層であり、ニューラルネットワーク１３０’の出力層は、ニューラルネットワーク１２０－２の出力層である。

また、基地局１１０のニューラルネットワーク１１０－２の出力は、端末１２０にフィードバックされて、端末１２０のニューラルネットワーク１１０－２における特定層の入力として使用されてもよく、これによって、端末１２０が基地局１１０に送信するためのフィードバック情報を決定する。

上述したニューラルネットワーク１３０及びニューラルネットワーク１３０’により、無線通信システム１００において１サイクルのニューラルネットワーク（又は再帰的ニューラルネットワークともいう）を構成することができる。また、基地局１１０内のニューラルネットワーク１１０－１及び１１０－２について、ニューラルネットワーク１１０－１内の特定層の出力がニューラルネットワーク１１０－２の入力としてもよく、及び／又はニューラルネットワーク１１０－２内の特定層の出力がニューラルネットワーク１１０－１の入力としてもよい。同様に、端末１２０内のニューラルネットワーク１２０－１、１２０－２について、ニューラルネットワーク１２０－１内の特定層の出力がニューラルネットワーク１２０－２の入力としてもよく、及び／又はニューラルネットワーク１２０－２内の特定層の出力がニューラルネットワーク１２０－１の入力としてもよい。

また、図１Ａ及び１Ｂにはそれぞれ１つの基地局、１つの端末及び１つのニューラルネットワークが示されているが、これは例示的なものであり、当該無線通信システムは複数の基地局、及び／又は複数の端末、及び／又は複数のニューラルネットワークを含んでもよく、それに応じて、当該無線通信システムは複数のセルを含んでもよい。なお、以下では、セルと基地局は交換可能に使用されることがある。以下、図２を参照して、本開示の実施例による端末がそのニューラルネットワークの出力を基地局にフィードバックするフローを説明する。図２は、本開示の実施例による端末により実行される方法２００のフローチャートである。図２に示されるように、ステップＳ２０１において、端末は、下りチャネルを端末のニューラルネットワークに入力する。例えば、端末は、下りチャネルに対応する時間周波数リソース（例えば、リソースブロック）を、例えば、入力層、中間層などの端末のニューラルネットワークの特定層に入力することで、下りチャネル上の信号を端末のニューラルネットワークの特定層に入力することができる。ここでの「下りチャネル上の信号」は、下りチャネルを推定するための任意の受信信号、例えば、以下の下り制御チャネル上の参照信号（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ（ＲＳ））、下りデータチャネル上のサービスデータ及び／又は復調参照信号（Ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ（ＤＭＲＳ））であってもよい。なお、ステップＳ２０１における端末のニューラルネットワークは、過去の下りチャネルに従って訓練されたニューラルネットワークである。

本開示の一例によれば、端末は、下り制御チャネルを端末のニューラルネットワークに入力することができる。例えば、基地局がＲＳを設定し、ＲＳ設定が利用可能である場合、基地局は、下り制御チャネル上でＲＳを送信することができる。これに対応し、端末は、下り制御チャネルを端末のニューラルネットワークに入力することができ、それにより、端末は、後続のステップＳ２０２において下り制御チャネルに対してチャネル推定を行う。ここでの下り制御チャネルは、例えば、物理下り制御チャネル（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ ＣＨａｎｎｅｌ（ＰＤＣＣＨ））、物理ブロードキャストチャネル（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｂｒｏａｄｃａｓｔ ＣＨａｎｎｅｌ（ＰＢＣＨ））、または、物理制御フォーマットインジケータチャネル（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｆｏｒｍａｔ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ＣＨａｎｎｅｌ（ＰＣＦＩＣＨ））等であってもよい。ここでの参照信号は、チャネル状態情報参照信号（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｔａｔｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ（ＣＳＩ－ＲＳ））、プライマリ同期信号（Ｐｒｉｍａｒｙ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ Ｓｉｇｎａｌ（ＰＳＳ））／セカンダリ同期信号（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ Ｓｉｇｎａｌ（ＳＳＳ））、ＤＭＲＳ、同期信号ブロック（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｂｌｏｃｋ（ＳＳＢ））などのうちの少なくとも１つであってもよい。

本開示の他の例によれば、端末は、下りデータチャネルを端末のニューラルネットワークの入力層に入力することができる。例えば、基地局がＲＳを設定し、かつＲＳ設定の利用が不可能である場合、または、基地局がＲＳを設定しなかった場合、基地局は下り参照信号を送信しないが、下りデータチャネルでサービスデータを送信する。これに対応し、端末は、下りデータチャネルを端末のニューラルネットワークの入力層に入力することができ、それにより、端末は、後続のステップＳ２０２で下りデータチャネルに対してチャネル推定を行う。ここでの下りデータチャネルは、例えば、物理下り共有チャネル（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｓｈａｒｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ（ＰＤＳＣＨ））であってもよい。

次に、ステップＳ２０２において、端末のニューラルネットワークは入力を処理し、フィードバック情報を出力する。例えば、端末のニューラルネットワークは、チャネル情報を取得するために、下りチャネルに対してチャネル推定を実行し、チャネル情報を端末から基地局へのフィードバック情報として出力してもよい。また、ここでの「フィードバック情報」は、ニューラルネットワークに基づくフィードバック情報、ニューラルネットワークによって符号化されたチャネル情報、または、ニューラルネットワークによって符号化されたフィードバック情報とも呼ばれ得る。また、端末のニューラルネットワークの入力は、ステップＳ２０１における下りチャネルに限定されず、ニューラルネットワークの履歴フィードバック情報などの他の情報も含んでもよい。

本開示の一例によれば、ステップＳ２０１で端末が端末のニューラルネットワークに下り制御チャネルを入力する時に、ステップＳ２０２で、端末は下り制御チャネルに対してチャネル推定を行ってもよい。例えば、端末は、下り制御チャネル内のＲＳを測定してチャネル推定を実行することで、フィードバック情報を取得してもよい。

本開示の他の例によれば、ステップＳ２０１で端末が端末のニューラルネットワークに下りデータチャネルを入力する時に、ステップＳ２０２で、端末は下りデータチャネルに対してチャネル推定を行ってもよい。例えば、端末は、下りデータチャネル内のサービスデータをデコードしてチャネル推定を実行することで、フィードバック情報を取得してもよい。また、例えば、端末は、下りデータチャネル内のＤＭＲＳを測定してチャネル推定を行うことで、フィードバック情報を取得してもよい。

上記のフィードバック情報は、例えば、チャネル状態情報（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｔａｔｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＣＳＩ））、参照信号受信電力（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ Ｐｏｗｅｒ（ＲＳＲＰ））、参照信号受信品質（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ Ｑｕａｌｉｔｙ（ＲＳＲＱ））、信号対干渉とノイズの比（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｐｌｕｓ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ（ＳＩＮＲ））、同期信号ブロックインデックス（ＳＳＢ－ｉｎｄｅｘ）等のうちの少なくとも１つであってもよい。また、ＣＳＩは、チャネル品質インジケータ（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ（ＣＱＩ））、プリコーディングマトリックスインジケータ（Ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ Ｍａｔｒｉｘ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ（ＰＭＩ））、ランク表示（Ｒａｎｋ Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ（ＲＩ））、または、ＣＳＩ－ＲＳインジケータ（ＣＳＩ－ＲＳ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ（ＣＲＩ））等のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

ステップＳ２０２の後、方法２００は、ステップＳ２０３をさらに含むことができ、ステップＳ２０３において、端末は、フィードバック情報を基地局に送信する。端末は、フィードバック情報を処理してから（例えば、量子化、符号化又は変調などのうちの１つ又は複数）、処理後のフィードバック情報を基地局に送信してもよい。

本開示の一例によれば、ステップＳ２０３において、端末は、フィードバック情報を量子化してから、量子化されたフィードバック情報を基地局に送信することができる。例えば、端末はニューラルネットワークに基づくコードブックを使用してフィードバック情報を量子化し、量子化されたフィードバック情報を基地局に送信することができる。具体的には、フィードバック情報がバイナリデータである場合、端末は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用して、フィードバック情報を当該コードブック内の１つのコードワードとして量子化し、当該コードワードを基地局に送信することができる。また、フィードバック情報がベクトル又は行列の場合、端末は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用してフィードバック情報をそれに最も近いコードワードとして量子化し、当該コードワードを基地局に送信することができる。

上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークに基づくコードブックであってもよい。例えば、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの出力特性に基づいて決定されてもよい。具体的には、活性化関数が端末のニューラルネットワークの出力層で使用される場合、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの出力層の活性化関数に基づいて決定されてもよい。例えば、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワーク出力層の活性化関数出力の値の範囲と値の確率密度関数に基づいて決定されてもよいし、出力値の範囲と活性化関数の勾配に基づいて決定してもよい。例えば、活性化関数出力の確率が大きい領域では、多くのコードワードを設定できる（すなわち、多くの量子化区間）。一方、活性化関数出力の確率が低い領域では、少ないコードワードを設定できる（すなわち、少ない量子化区間）。活性化関数がＳｉｇｍｏｉｄ関数である例では、Ｓｉｇｍｏｉｄ関数の勾配が大きい領域には多くのコードワードを設定でき、Ｓｉｇｍｏｉｄ関数の勾配が小さい領域には１つのコードワードのみ設定できる。活性化関数がＲｅＬＵ関数である例では、ＲｅＬＵ関数の出力が負ではない領域にコードワードを設定し、ＲｅＬＵ関数の出力が負である領域にコードワードを設定しなくてもよい。すなわち、活性化関数がＲｅＬＵ関数である例では、ニューラルネットワークに基づくコードブックは非負データに対する量子化器であってもよい。また、活性化関数が端末のニューラルネットワークの出力層で使用されない場合、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの特性に基づいて決定されてもよい。ここでの端末のニューラルネットワークの特性は、端末のニューラルネットワークのネットワーク種別、ネットワークサイズなどのうちの少なくとも１つを含んでもよい。

なお、端末のニューラルネットワークの活性化関数の出力がデジタル出力（例えば、バイナリ出力）である場合、本開示の一例によれば、ステップＳ２０３で、端末は、フィードバック情報をデジタル符号化及び変調してから、デジタル符号化及び変調されたフィードバック情報を基地局に送信してもよい。例えば、端末はフィードバック情報を符号化及び変調し、符号化及び変調されたフィードバック情報を基地局に送信してもよい。

ここで使用される符号化及び変調方式は、端末から基地局へのフィードバックに使用されるリソースブロック（例えば、基地局から端末に指定されたリソースブロック、フィードバックリソースブロックと呼ばれてもよい）のサイズと、端末のニューラルネットワークの中間出力層のノード数に基づいて決定されてもよい。例えば、端末から基地局へのフィードバックに使用されるリソースブロックのサイズ、端末のニューラルネットワークの中間出力層のノード数、および、符号化と変調方式の間には、対応関係がある。端末は、端末から基地局へのフィードバックに使用されるリソースブロックのサイズ、端末のニューラルネットワークの中間出力層のノード数、および、上記対応関係に基づいて、符号化及び変調方式を決定できる。上記対応関係は、テーブルの形式であってもよく、端末に予めに格納されていてもよい。

また、ここで使用される符号化及び変調方式は、例えば、直交位相シフトキーイング（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅｙｉｎｇ（ＱＰＳＫ））、バイナリ位相シフトキーイング（Ｂｉｎａｒｙ Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅｙｉｎｇ（ＢＰＳＫ））、 １６直交振幅変調（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＱＡＭ））又は６４ＱＡＭなどの変調方式、および、Ｔｕｒｂｏ、低密度パリティチェック（Ｌｏｗ－Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｐａｒｉｔｙ－Ｃｈｅｃｋ（ＬＤＰＣ））、極化（Ｐｏｌａｒ）等の符号化方式のような従来の符号化及び変調の方式であってもよい。

また、端末のニューラルネットワークの活性化関数の出力がアナログ出力（例えば、アナログ信号）である場合、本開示の一例によれば、ステップＳ２０３で、端末はフィードバック情報に対してアナログ変調を実行してから、アナログ変調されたフィードバック情報を基地局に送信することができる。ここで使用されるアナログ変調方式は、例えば、振幅変調（Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＡＭ））、周波数変調（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＦＭ））、または、位相変調（Ｐｈａｓｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＰＭ））などの従来のアナログ変調方式であってもよい。

この例では、端末は、アナログ変調されたフィードバック情報に対してフィルタリング及び他の変換を行ってから、フィルタリングされたフィードバック情報を基地局に送信することもできる。例えば、端末は、アナログフィルターを使用して、アナログ変調されたフィードバック情報に対して畳み込み及び／又は分散などの演算を行ってから、演算されたフィードバック情報を基地局に送信することができる。このようにして、端末から基地局にフィードバックされる情報をフィードバックリソースブロックのサイズに適合させることができ、通信の信号対雑音比を向上させることができる。

端末によるフィードバック情報の処理は、上記の量子化、符号化、変調などに限定されず、上記の量子化、符号化、変調などを複数組み合わせたものであってもよいことを認識されたい。例えば、端末は、フィードバック情報を量子化してから、量子化されたフィードバック情報を符号化及び変調し、符号化及び変調されたフィードバック情報を基地局に送信することができる。

なお、端末によるフィードバック情報の処理は、端末のニューラルネットワークを介して実行されなくてもよいと理解されたい。この場合、端末は従来の処理メカニズムに従ってフィードバック情報を処理してもよい。あるいは、端末によるフィードバック情報の処理は、端末のニューラルネットワークを介して実行されてもよい。この場合、端末のニューラルネットワークから出力されるフィードバック情報は、処理後のフィードバック情報であってもよい。

なお、ステップＳ２０３において、端末は、フィードバックリソースブロックを使用してフィードバック情報を送信することができる。例えば、端末は、フィードバック情報をフィードバックリソースブロックにマッピングしてから、当該フィードバックリソースブロックでフィードバック情報を送信することができる。

なお、ステップＳ２０３の前に、方法２００は、ステップＳ２０４をさらに含むことができ、ステップＳ２０４において、端末は、フィードバック情報を基地局に送信するかどうかを決定する。端末は、フィードバック情報を基地局に送信しないと決定した場合、上記のステップＳ２０３を実行しなくてもよい。端末は、基地局にフィードバック情報を送信すると決定した場合、上記のステップＳ２０３を実行してもよい。

本開示の一例によれば、端末は、基地局を利用することなく、フィードバック情報を基地局に送信するかどうかを決定してもよい。例えば、端末は、自身のニューラルネットワーク内の特定層の出力に応じて、フィードバック情報を基地局に送信するかどうかを決定できる。例えば、端末は、端末のニューラルネットワークのある層の出力が第１の値である場合、フィードバック情報を基地局に送信しないと決定してもよい。端末は、端末のニューラルネットワークのある層の出力が第２の値である場合、フィードバック情報を基地局に送信すると決定してもよい。ここで、第１の値及び第２の値の値は自然数であってもよく、例えば、第１の値は０であり、第２の値は１であってもよい。

本開示の他の例によれば、端末は、基地局を利用して、フィードバック情報を基地局に送信するかどうかを決定してもよい。例えば、端末は、基地局の指示情報に従ってフィードバック情報を基地局に送信するかどうかを決定してもよい。例えば、端末は、基地局からフィードバック情報をフィードバックするための指示情報を受信してもよい。当該指示情報がフィードバック情報を基地局にフィードバックすることを端末に指示しない場合、端末はフィードバック情報を基地局に送信しないと決定してもよい。当該指示情報がフィードバック情報を基地局にフィードバックすることを端末に指示する場合、端末はフィードバック情報を基地局に送信すると決定してもよい。

この例では、基地局は、例えば、物理レイヤシグナリング、下りリンク制御情報（Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＤＣＩ））、または、メディアアクセス制御（Ｍｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ（ＭＡＣ））制御要素（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｌｅｍｅｎｔ（ＣＥ））などの下位レイヤシグナリングを介して上記指示情報を送信することができる。これに対応し、端末は、下位レイヤシグナリングを介して上記指示情報を受信することができる。また、基地局は、例えば、無線リソース制御（Ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ（ＲＲＣ））シグナリングのような上位レイヤシグナリングを介して、上記指示情報を送信することができる。これに対応し、端末は、上位レイヤシグナリングを介して上記指示情報を受信することができる。また、基地局は、システム情報（Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＳＩ）等により、上記指示情報を送信することもできる。これに対応し、端末は、システム情報を介して上記指示情報を受信することができる。

また、端末は、上記のフィードバック情報に加えて、他の情報を基地局にフィードバックするか否かを決定してもよい。同様に、端末は、基地局を利用することなく、他の情報を基地局に送信するかどうかを決定してもよい。例えば、端末は、自身のニューラルネットワーク内の特定層の出力に基づいて他の情報を基地局に送信するか否かを決定することができる。あるいは、端末は、基地局を利用して、基地局に他の情報を送信するか否かを決定してもよい。例えば、端末は、基地局の指示情報に基づいて、他の情報を基地局に送信するか否かを決定することができる。

ここで、「他の情報」は、従来のフィードバック情報であってもよい。当該従来のフィードバック情報は、既存のフィードバック情報のフィードバックメカニズムによって生成された情報、例えば、既存のＣＳＩフィードバックメカニズムによって生成されたＣＳＩであってもよい。これにより、基地局が、従来のフィードバック情報を用いて、自身のニューラルネットワークを最適化するように、または、自身のニューラルネットワークと端末のニューラルネットワークとを連携して最適化するように、端末が従来のフィードバック情報を基地局にフィードバックすることをトリガできる。

また、本開示の一例によれば、端末は、基地局のフィードバック指示を受信していない場合、端末のニューラルネットワークを用いて基地局にフィードバックする情報を決定することができる。例えば、端末は、端末のニューラルネットワークを使用して、上記で説明した「フィードバック情報」及び「他の情報」（例えば、従来のフィードバック情報）のうちの少なくとも１つを基地局にフィードバックすることを決定してもよい。

本開示の実施例による端末により実行される方法によって、端末は、自身のニューラルネットワークを利用して入力を処理してフィードバック情報を取得することで、フィードバック情報を基地局のニューラルネットワーク内の特定層の入力として基地局にフィードバックし、これにより、基地局が端末のための送信設定情報を決定することができる。

次に、図３を参照して、本開示の実施例による基地局が端末から端末のニューラルネットワークの出力を受信するフローについて説明する。図３は、本開示の実施例による、基地局により実行される方法３００のフローチャートである。方法３００は、図２を参照して上述した方法２００と同じ詳細であるため、同じ内容に関する詳細な説明はここでは簡潔にするために省略する。図３に示すように、ステップＳ３０１において、基地局は、端末からフィードバック情報を受信する。

本開示の一例によれば、ステップＳ３０１におけるフィードバック情報は、端末のニューラルネットワークが入力を処理して出力する情報であってもよい。例えば、ステップＳ３０１におけるフィードバック情報は、端末のニューラルネットワークによって下り制御チャネルをチャネル推定して出力する情報であってもよい。また、例えば、ステップＳ３０１におけるフィードバック情報は、端末のニューラルネットワークによって下りデータチャネルをチャネル推定して出力する情報であってもよい。

また、ステップＳ３０１におけるフィードバック情報は、端末で処理されたフィードバック情報であってもよい。ステップＳ３０１におけるフィードバック情報は、例えば、端末で符号化、変調又は量子化等が行われたフィードバック情報であってもよい。

そして、ステップＳ３０２において、基地局は前記フィードバック情報に基づいて基地局のニューラルネットワーク内の特定層の入力を決定して、次のステップＳ３０３において、当該特定層によりフィードバック情報を処理することで端末のための送信設定情報を出力する。例えば、基地局は、基地局のニューラルネットワークの入力層又は中間層などの基地局のニューラルネットワークの特定層にフィードバック情報を入力することができる。

次に、ステップＳ３０２の後に、方法３００はステップＳ３０３を含むことができ、ステップＳ３０３において、基地局のニューラルネットワーク内の特定層が前記フィードバック情報を処理し、端末のための送信設定情報を出力する。例えば、基地局のニューラルネットワークの特定層がフィードバック情報を畳み込み演算し、演算結果を端末のための送信設定情報として出力することができる。

上記の端末のための送信設定情報は、端末に使用される送信ビーム、端末に使用される送信リソース、端末に使用される送信ストリーム数、端末に使用される符号化及び変調方式、端末に使用される送信アンテナ、端末に使用される送信ポート、端末に使用される送信モード等のうちの１つ以上であってもよい。

本開示の実施例に係る基地局により実行される方法によって、基地局は、端末から、その自身のニューラルネットワークを用いて下りチャネルに対してチャネル推定して得られたフィードバック情報を受信することで、フィードバック情報を基地局のニューラルネットワーク内の特定層の入力として、基地局が端末のための送信設定情報を決定することができる。

以下、図４を参照して、本開示の実施例に係る端末について説明する。図４は、本開示の実施例に係る端末４００の構成模式図である。端末４００の機能は、図２を参照して上述した方法の詳細と同様であるため、ここでは簡単にするため、同一の内容に関する詳しい説明を省略する。図４に示すように、端末４００は、端末のニューラルネットワークに下りチャネルを入力するように構成される制御部４１０を含み、前記制御部４１０は、端末のニューラルネットワークを制御して入力を処理し、フィードバック情報を出力するように構成される。端末４００は、この部に加えて、他の構成要素を含んでもよいが、これらの構成要素は本開示の実施例の内容と関係がないため、ここでの図示及び説明は省略する。

本開示において、端末のニューラルネットワークは入力を処理し、フィードバック情報を出力する。例えば、端末のニューラルネットワークは、チャネル情報を取得するために、下りチャネルに対してチャネル推定を実行し、チャネル情報を端末から基地局へのフィードバック情報として出力してもよい。また、ここでの「フィードバック情報」は、ニューラルネットワークに基づくフィードバック情報、ニューラルネットワークによって符号化されたチャネル情報、ニューラルネットワークによって符号化されたフィードバック情報とも呼ばれ得る。また、端末のニューラルネットワークの入力は、下りチャネルに限定されず、例えば、ニューラルネットワークの履歴フィードバック情報などの他の情報も含んでもよい。

本開示の一例によれば、制御部４１０は、端末のニューラルネットワークに下り制御チャネルを入力することができる。例えば、基地局により参照信号（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ（ＲＳ））を設定し、かつＲＳ設定が利用可能である場合、基地局は、下り制御チャネル上でＲＳを送信することができる。これに対応し、制御部４１０は、下り制御チャネルを端末のニューラルネットワークに入力することができ、それにより、制御部４１０は、下り制御チャネルに対してチャネル推定を行う。ここでの下り制御チャネルは、例えば、物理下り制御チャネル（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ ＣＨａｎｎｅｌ（ＰＤＣＣＨ））、物理ブロードキャストチャネル（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｂｒｏａｄｃａｓｔ ＣＨａｎｎｅｌ（ＰＢＣＨ））、または、物理制御フォーマットインジケータチャネル（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｆｏｒｍａｔ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ＣＨａｎｎｅｌ（ＰＣＦＩＣＨ））等であってもよい。ここでの参照信号は、チャネル状態情報参照信号（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｔａｔｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ（ＣＳＩ－ＲＳ））、プライマリ同期信号（Ｐｒｉｍａｒｙ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ Ｓｉｇｎａｌ（ＰＳＳ））／セカンダリ同期信号（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ Ｓｉｇｎａｌ（ＳＳＳ））、ＤＭＲＳ、同期信号ブロック（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｂｌｏｃｋ（ＳＳＢ））などのうちの少なくとも１つであってもよい。

本開示の他の例によれば、制御部４１０は、端末のニューラルネットワークの入力層に下りデータチャネルを入力することができる。例えば、基地局によりＲＳを設定し、かつＲＳ設定が利用不可能である場合、または、基地局によりＲＳが設定されていない場合、基地局は下り参照信号を送信しないが、下りデータチャネルでサービスデータを送信する。これに対応し、制御部４１０は、下りデータチャネルを端末のニューラルネットワークの入力層に入力することができ、それにより、制御部４１０は、下りデータチャネルに対してチャネル推定を行う。ここでの下りデータチャネルは、例えば、物理下り共有チャネル（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｓｈａｒｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ（ＰＤＳＣＨ））であってもよい。

本開示の一例によれば、制御部４１０が下り制御チャネルを端末のニューラルネットワークに入力する場合、制御部４１０は、下り制御チャネルに対してチャネル推定を実行することができる。例えば、制御部４１０は、下り制御チャネル内のＲＳを測定してチャネル推定を実行し、フィードバック情報を取得することができる。

本開示の他の例によれば、制御部４１０が端末のニューラルネットワークに下りデータチャネルを入力する場合、制御部４１０は下りデータチャネルに対してチャネル推定を実行することができる。例えば、制御部４１０は、下りデータチャネルにおけるサービスデータをデコードしてチャネル推定を実行し、フィードバック情報を取得してもよい。また、例えば、制御部４１０は、下りデータチャネルにおける復調参照信号（Ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ（ＤＭＲＳ））を測定してチャネル推定を実行し、フィードバック情報を取得してもよい。

上記フィードバック情報は、例えば、チャネル状態情報（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｔａｔｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ（ＣＳＩ））、参照信号受信電力（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ Ｐｏｗｅｒ（ＲＳＲＰ））、参照信号受信品質（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ Ｑｕａｌｉｔｙ（ＲＳＲＱ））、信号対干渉とノイズの比（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｐｌｕｓ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ（ＳＩＮＲ））、同期信号ブロックインデックス（ＳＳＢ－ｉｎｄｅｘ）等のうちの少なくとも１つであってもよい。また、ＣＳＩは、チャネル品質インジケータ（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ（ＣＱＩ））、プリコーディングマトリックスインジケータ（Ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ Ｍａｔｒｉｘ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ（ＰＭＩ））、ランク表示（Ｒａｎｋ Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ（ＲＩ））、または、ＣＳＩ－ＲＳインジケータ（ＣＳＩ－ＲＳ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ（ＣＲＩ））等のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

端末４００は送信部４２０をさらに含むことができ、送信部４２０は、フィードバック情報を基地局に送信するように構成される。送信部４２０は、フィードバック情報を処理（例えば、量子化、符号化又は変調のうちの１つ又は複数）してから、処理されたフィードバック情報を基地局に送信してもよい。

本開示の一例によれば、送信部４２０は、フィードバック情報を量子化してから、量子化されたフィードバック情報を基地局に送信することができる。例えば、送信部４２０はニューラルネットワークに基づくコードブックを使用してフィードバック情報を量子化し、量子化されたフィードバック情報を基地局に送信することができる。具体的には、フィードバック情報がバイナリデータである場合、送信部４２０はニューラルネットワークに基づくコードブックを使用して、フィードバック情報を当該コードブック内の１つのコードワードとして量子化し、当該コードワードを基地局に送信することができる。また、フィードバック情報がベクトル又は行列の場合、送信部４２０はニューラルネットワークに基づくコードブックを使用してフィードバック情報をそれに最も近いコードワードとして量子化し、当該コードワードを基地局に送信することができる。

上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークに基づくコードブックであってもよい。例えば、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの出力特性に基づいて決定されてもよい。具体的には、活性化関数が端末のニューラルネットワークの出力層で使用される場合、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの出力層の活性化関数に基づいて決定されてもよい。例えば、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワーク出力層の活性化関数出力の値の範囲と値の確率密度関数に基づいて決定されてもよいし、出力値の範囲と活性化関数の勾配に基づいて決定されてもよい。例えば、活性化関数出力の確率が大きい領域では、多くのコードワードを設定できる（すなわち、多くの量子化区間）。一方で、活性化関数出力の確率が小さい領域では、少ないコードワードを設定できる（すなわち、少ない量子化区間）。活性化関数がＳｉｇｍｏｉｄ関数である例では、Ｓｉｇｍｏｉｄ関数の勾配が大きい領域には多くのコードワードを設定でき、Ｓｉｇｍｏｉｄ関数の勾配が小さい領域には１つのコードワードのみ設定できる。活性化関数がＲｅＬＵ関数である例では、ＲｅＬＵ関数の出力が負ではない領域にコードワードが設定され、ＲｅＬＵ関数の出力が負である領域にコードワードが設定されなくてもよい。つまり、活性化関数がＲｅＬＵ関数である例では、ニューラルネットワークに基づくコードブックは非負データに対する量子化器であってもよい。また、活性化関数が端末のニューラルネットワークの出力層で使用されていない場合、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの特性に基づいて決定されてもよい。ここでの端末のニューラルネットワークの特性は、端末のニューラルネットワークのネットワーク種別、ネットワークサイズなどのうちの少なくとも１つを含んでもよい。

また、端末のニューラルネットワークの活性化関数の出力がデジタル出力（例えば、バイナリ出力）である場合、本開示の一例によれば、送信部４２０は、フィードバック情報をデジタル符号化及び変調してから、デジタル符号化及び変調されたフィードバック情報を基地局に送信してもよい。例えば、送信部４２０はフィードバック情報を符号化及び変調し、符号化及び変調されたフィードバック情報を基地局に送信してもよい。

ここで使用される符号化及び変調方式は、端末から基地局へのフィードバックに使用されるリソースブロック（例えば、基地局から端末に指定されたリソースブロック、フィードバックリソースブロックと呼ばれてもよい）のサイズと、端末のニューラルネットワークの中間出力層のノード数に基づいて決定されてもよい。例えば、端末から基地局へのフィードバックに使用されるリソースブロックのサイズ、端末のニューラルネットワークの中間出力層のノード数、および、符号化と変調方式の間には、対応関係がある。端末は、端末から基地局へのフィードバックに使用されるリソースブロックのサイズ、端末のニューラルネットワークの中間出力層のノード数、および、上記対応関係に基づいて、符号化及び変調方式を決定できる。上記対応関係は、テーブルの形式であってもよく、端末に予めに格納されていてもよい。

また、ここで使用される符号化及び変調方式は、例えば、直交位相シフトキーイング（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅｙｉｎｇ（ＱＰＳＫ））、バイナリ位相シフトキーイング（Ｂｉｎａｒｙ Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅｙｉｎｇ（ＢＰＳＫ））、１６直交振幅変調（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＱＡＭ））又は６４ＱＡＭなどの変調方式、並びにＴｕｒｂｏ、低密度パリティチェック（Ｌｏｗ－Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｐａｒｉｔｙ－Ｃｈｅｃｋ（ＬＤＰＣ））、極化（Ｐｏｌａｒ）等の符号化方式のような従来の符号化及び変調の方式であってもよい。

また、端末のニューラルネットワークの活性化関数の出力がアナログ出力（例えば、アナログ信号）である場合、本開示の一例によれば、送信部４２０はフィードバック情報に対してアナログ変調を実行してから、アナログ変調されたフィードバック情報を基地局に送信することができる。ここで使用されるアナログ変調方式は、例えば、振幅変調（Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＡＭ））、周波数変調（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＦＭ））、または、位相変調（Ｐｈａｓｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＰＭ））などの従来のアナログ変調方式であってもよい。

この例では、送信部４２０は、アナログ変調されたフィードバック情報に対してフィルタリングを行ってから、フィルタリングされたフィードバック情報を基地局に送信することもできる。例えば、送信部４２０は、アナログフィルターを使用して、アナログ変調されたフィードバック情報に対して畳み込み及び／又は分散などの演算を行ってから、演算されたフィードバック情報を基地局に送信することができる。このようにして、端末から基地局にフィードバックされる情報をフィードバックリソースブロックのサイズに適合させることができ、通信の信号対雑音比を向上させることができる。

送信部４２０によるフィードバック情報の処理は、上記の量子化、符号化、変調などに限定されず、上記の量子化、符号化、変調などを複数組み合わせたものであってもよいことを認識されたい。例えば、送信部４２０は、フィードバック情報を量子化してから、量子化されたフィードバック情報を符号化及び変調し、符号化及び変調されたフィードバック情報を基地局に送信することができる。

また、送信部４２０によるフィードバック情報の処理は、端末のニューラルネットワークを介して実行されなくてもよいと理解されたい。この場合、送信部４２０は従来の処理メカニズムに従ってフィードバック情報を処理できる。あるいは、送信部４２０によるフィードバック情報の処理は、端末のニューラルネットワークを介して実行されてもよい。この場合、端末のニューラルネットワークから出力されるフィードバック情報は、処理後のフィードバック情報であってもよい。

また、送信部４２０は、フィードバックリソースブロックを使用してフィードバック情報を送信することができる。例えば、送信部４２０は、フィードバック情報をフィードバックリソースブロックにマッピングしてから、当該フィードバックリソースブロックでフィードバック情報を送信することができる。

また、制御部４１０は、フィードバック情報を基地局に送信するかどうかを決定することができる。制御部４１０がフィードバック情報を基地局に送信しないと決定した場合、送信部４２０は上記の操作を実行しなくてもよい。制御部４１０が基地局にフィードバック情報を送信すると決定した場合、送信部４２０は上記の操作を実行してもよい。

本開示の一例によれば、制御部４１０は、基地局を利用することなく、フィードバック情報を基地局に送信するかどうかを決定してもよい。例えば、制御部４１０は、自身のニューラルネットワーク内の特定層の出力に応じて、フィードバック情報を基地局に送信するかどうかを決定できる。例えば、端末のニューラルネットワークのある層の出力が第１の値である場合、制御部４１０はフィードバック情報を基地局に送信しないと決定してもよい。端末のニューラルネットワークのある層の出力が第２の値である場合、制御部４１０はフィードバック情報を基地局に送信すると決定してもよい。ここで、第１の値及び第２の値の値は自然数であってもよく、例えば、第１の値は０であり、第２の値は１であってもよい。

本開示の他の例によれば、制御部４１０は、基地局を利用して、フィードバック情報を基地局に送信するかどうかを決定してもよい。例えば、制御部４１０は、基地局の指示情報に従ってフィードバック情報を基地局に送信するかどうかを決定してもよい。例えば、端末は、受信部（不図示）をさらに備えてもよく、前記受信部は、基地局からフィードバック情報をフィードバックするための指示情報を受信するように構成される。当該指示情報がフィードバック情報を基地局にフィードバックすることを端末に指示しない場合、制御部４１０は、フィードバック情報を基地局に送信しないと決定してもよい。当該指示情報がフィードバック情報を基地局にフィードバックすることを端末に指示する場合、制御部４１０はフィードバック情報を基地局に送信すると決定してもよい。

この例では、基地局は、例えば、物理レイヤシグナリング、下りリンク制御情報（Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＤＣＩ））、または、メディアアクセス制御（Ｍｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ（ＭＡＣ））制御要素（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｌｅｍｅｎｔ（ＣＥ））などの下位レイヤシグナリングを介して上記指示情報を送信することができる。これに対応し、端末の受信部は、下位レイヤシグナリングを介して上記指示情報を受信することができる。また、基地局は、例えば、無線リソース制御（Ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ（ＲＲＣ））シグナリングのような上位レイヤシグナリングを介して、上記指示情報を送信することができる。これに対応し、端末の受信部は、上位レイヤシグナリングを介して上記指示情報を受信することができる。また、基地局は、システム情報（Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＳＩ））等により、上記指示情報を送信することもできる。これに対応し、端末の受信部は、システム情報を介して上記指示情報を受信することができる。

また、制御部４１０は、上記フィードバック情報に加えて、他の情報を基地局にフィードバックするか否かを決定することができる。同様に、制御部４１０は、基地局を利用することなく、他の情報を基地局に送信するかどうかを決定してもよい。例えば、制御部４１０は、自身のニューラルネットワークにおける特定層の出力に基づいて他の情報を基地局に送信するか否かを決定することができる。あるいは、制御部４１０は、基地局を利用して、基地局に他の情報を送信するか否かを決定してもよい。例えば、制御部４１０は、基地局の指示情報に基づいて、他の情報を基地局に送信するか否かを決定することができる。

ここで、「他の情報」は、従来のフィードバック情報であってもよい。当該従来のフィードバック情報は、既存のフィードバック情報のフィードバックメカニズムによって生成された情報、例えば、既存のＣＳＩフィードバックメカニズムによって生成されたＣＳＩであってもよい。これにより、基地局が、従来のフィードバック情報を用いて、自身のニューラルネットワークを最適化するように、または、自身のニューラルネットワークと端末のニューラルネットワークとを連携して最適化するように、端末が従来のフィードバック情報を基地局にフィードバックすることをトリガできる。

本開示の実施例に係る端末によれば、端末は、自身のニューラルネットワークを利用して入力を処理してフィードバック情報を取得することで、フィードバック情報を基地局のニューラルネットワークの特定層の入力として基地局にフィードバックし、これにより、１００が端末のための送信設定情報を決定することができる。

以下、図５を参照して、本開示の実施例に係る基地局について説明する。図５は、本開示の実施例による基地局５００の構成模式図である。基地局５００の機能は、図３を参照して上述した方法の詳細と同じであるため、ここでは簡単にするために同じ内容の詳細な説明は省略する。図５に示すように、基地局５００は、端末からフィードバック情報を受信するように構成される受信部５１０と、前記フィードバック情報に基づいて基地局のニューラルネットワークの特定層の入力を決定するように構成される制御部５２０とを備える。基地局５００は、これら２つの部に加えて、他の構成要素を含んでもよいが、これらの構成要素は本開示の実施例の内容に関係しないため、ここでは図示及び説明を省略する。

本願の一例によれば、フィードバック情報は、端末のニューラルネットワークによって入力を処理して出力する情報であってもよい。例えば、フィードバック情報は、端末のニューラルネットワークによって下り制御チャネルをチャネル推定して出力する情報であってもよい。また、例えば、フィードバック情報は、端末のニューラルネットワークによって下りデータチャネルをチャネル推定して出力する情報であってもよい。

また、フィードバック情報は、端末で処理されたフィードバック情報であってもよい。フィードバック情報は、例えば、端末で符号化、変調又は量子化等が行われたフィードバック情報であってもよい。

また、制御部５２０は前記フィードバック情報に基づいて基地局のニューラルネットワークの特定層の入力を決定して、当該特定層がフィードバック情報を処理することで端末のための送信設定情報を出力する。例えば、制御部５２０は、基地局のニューラルネットワークの入力層又は中間層などの基地局のニューラルネットワークの特定層にフィードバック情報を入力することができる。

また、制御部５２０は、基地局のニューラルネットワークの特定層を制御して前記フィードバック情報を処理し、端末のための送信設定情報を出力することができる。例えば、基地局のニューラルネットワークの特定層がフィードバック情報を畳み込み演算し、演算結果を端末のための送信設定情報として出力することができる。

上記端末のための送信設定情報は、端末に使用される送信ビーム、端末に使用される送信リソース、端末に使用される送信ストリーム数、端末に使用される符号化及び変調方式、端末に使用される送信アンテナ、端末に使用される送信ポート、端末に使用される送信モード等のうちの１つ以上であってもよい。

本開示の実施例に係る基地局によれば、基地局は、端末から、その自身のニューラルネットワークを用いて下りチャネルをチャネル推定して得られたフィードバック情報を受信して、フィードバック情報を基地局のニューラルネットワークの特定層の入力とすることで、基地局が端末のための送信設定情報を決定することができる。

図１に戻ると、図１に示す無線通信システムでは、基地局１１０と端末１２０が通信するとき、従来のコードブック（例えば、ＮＲコードブック）を使用してもよく、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用してもよい。基地局と端末が通信するときにニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを決定する実施例を、図６－９を参照して以下に説明する。図６は、本開示の他の実施例による端末により実行される方法６００のフローチャートである。図６に示すように、ステップＳ６０１において、端末は基地局からコードブックに関する指示情報を受信し、前記指示情報は端末がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを示す。次に、ステップＳ６０２において、端末は、指示情報に基づいて、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを決定する。

本開示の一例によれば、ステップＳ６０１におけるコードブックに関する指示情報は、基地局がニューラルネットワークに対する自身のサポート能力及び端末のニューラルネットワークに対するサポート能力に従って生成されてもよい。例えば、ニューラルネットワークが基地局に設定されるともに、ニューラルネットワークが端末に設定された場合、基地局は、コードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するように端末に指示する。これに対応し、ステップＳ６０２において、端末は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用すると決定してもよい。または、例えば、ニューラルネットワークが基地局又は端末に設定されていない場合、基地局はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報はニューラルネットワークに基づくコードブックを使用しないように端末に指示する。これに対応し、ステップＳ６０２において、端末は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用しないと決定してもよい。

また、本開示の一例によれば、ステップＳ６０１におけるコードブックに関する指示情報は、端末が従来のコードブックを使用するかどうかを指示してもよい。例えば、ニューラルネットワークが基地局に設定されるとともに、ニューラルネットワークが端末に設定された場合、基地局は、コードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は従来のコードブックを使用しないように端末に指示する。これに対応し、ステップＳ６０２において、端末は、従来のコードブックを使用しないと決定する。また、例えば、ニューラルネットワークが基地局又は端末に設定されていない場合、基地局は、コードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は従来のコードブックを使用するように端末に指示する。これに対応し、ステップＳ６０２において、端末は従来のコードブックを使用すると決定する。

また、本開示の一例によれば、ステップＳ６０１におけるコードブックに関する指示情報は、端末がニューラルネットワークに基づくコードブック及び従来のコードブックを使用するかどうかを指示してもよい。例えば、ニューラルネットワークが基地局に設定されるとともに、ニューラルネットワークが端末に設定された場合、基地局は、コードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報はニューラルネットワークに基づくコードブック及び従来のコードブックの一方又は両方を使用するように端末に指示する。これに対応し、ステップＳ６０２において、端末は、ニューラルネットワークベースのコードブック及び従来のコードブックの一方又は両方を使用すると決定する。

また、上記の例では、端末がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうか、および、端末が従来のコードブックを使用するかどうかについて、１つの指示情報（すなわち、コードブックに関する指示情報）使用を利用して指示したが、本開示はこれに限定されない。例えば、２つの指示情報を使用して、端末がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうか、および、端末が従来のコードブックを使用するかどうかをそれぞれ指示することができる。例えば、第１の指示情報は、端末がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを指示するために使用でき、第２の指示情報は、端末が従来のコードブックを使用するかどうかを指示するために使用できる。

また、本開示の一例によれば、基地局は、例えば、物理レイヤシグナリング、ＤＣＩ又はＭＡＣ ＣＥなどの下位レイヤシグナリングを介してコードブックに関する指示情報を送信することができる。これに対応し、ステップＳ６０１で、端末は、下位レイヤシグナリングを介してコードブックに関する指示情報を受信することができる。また、基地局は、例えばＲＲＣシグナリングのような上位レイヤシグナリングを介してコードブックに関する指示情報を送信することもできる。これに対応し、ステップＳ６０１で、端末は、上位レイヤシグナリングを介してコードブックに関する指示情報を受信することができる。また、基地局は、ＳＩなどを介してコードブックに関する指示情報を送信することもできる。これに対応し、ステップＳ６０１で、端末は、システム情報を通じてコードブックに関する指示情報を受信することができる。

また、本開示の一例によれば、上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、ニューラルネットワークの特性に関連してもよい。例えば、上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの特性に関する情報であってもよく、例えば、端末のニューラルネットワークの特性に関する１セットのパラメータであっても良い。ここでの端末のニューラルネットワークの特性に関する情報は、端末のニューラルネットワークに関するネットワーク種別、ネットワークサイズの少なくとも１つの情報を含むことができる。

また、本開示の一例によれば、上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、通信規格（例えば、３ＧＰＰ規格）によって定義されてもよい。この場合、端末は当該ニューラルネットワークに基づくコードブックを予めに記憶してもよい。あるいは、上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、基地局が端末のために設定してもよい。例えば、上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、基地局が複数のニューラルネットワークに基づくコードブックから選択されたものであってもよい。この場合、端末は、基地局からニューラルネットワークに基づくコードブックの設定情報を受信することで、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックを取得することができる。

また、本開示の一例によれば、上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの出力特性に基づいて決定されてもよい。具体的には、活性化関数が端末のニューラルネットワークの出力層で使用される場合、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの出力層の活性化関数に基づいて決定されてもよい。例えば、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワーク出力層の活性化関数出力の値の範囲と値の確率密度関数に基づいて決定されてもよいし、出力値の範囲と活性化関数の勾配に基づいて決定されてもよい。例えば、活性化関数出力の確率が大きい領域では、多くのコードワードを設定できる（すなわち、多くの量子化区間）。一方で、活性化関数出力の確率が小さい領域では、少ないコードワードを設定できる（すなわち、少ない量子化区間）。活性化関数がＳｉｇｍｏｉｄ関数である例では、Ｓｉｇｍｏｉｄ関数の勾配が大きい領域には多くのコードワードを設定でき、Ｓｉｇｍｏｉｄ関数の勾配が小さい領域には１つのコードワードのみ設定できる。活性化関数がＲｅＬＵ関数である例では、ＲｅＬＵ関数の出力が負ではない領域にコードワードが設定され、ＲｅＬＵ関数の出力が負である領域にコードワードが設定されなくてもよい。すなわち、活性化関数がＲｅＬＵ関数である例では、ニューラルネットワークに基づくコードブックは非負データに対する量子化器であってもよい。また、活性化関数が端末のニューラルネットワークの出力層で使用されていない場合、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの特性に基づいて決定されてもよい。ここでの端末のニューラルネットワークの特性は、端末のニューラルネットワークのネットワーク種別、ネットワークサイズなどのうちの少なくとも１つを含んでもよい。

また、ステップＳ６０１の前又は後に、方法６００は、ステップＳ６０３をさらに含むことができ、ステップＳ６０３において、端末は、端末のニューラルネットワーク特性に関する情報を基地局に送信する。例えば、ステップＳ６０１の前に、端末は、端末のニューラルネットワーク特性に関する情報を基地局に送信することができ、これにより、基地局は、端末のニューラルネットワーク特性に従って複数のニューラルネットワークに基づくコードブックから端末のためのコードブックを選択する。また、例えば、ステップＳ６０１の後、端末がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用すると決定した場合、端末は、基地局が端末のためのコードブックを更新するように、端末のニューラルネットワークの特性に関する情報を基地局に送信することができる。

また、端末がステップＳ６０２でニューラルネットワークに基づくコードブックを使用すると決定した場合、方法６００はさらに、端末がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用してフィードバック情報を量子化し、量子化されたフィードバック情報を基地局に送信することを含んでもよい。例えば、フィードバック情報がバイナリデータである場合、端末はニューラルネットワークに基づくコードブックを使用して、フィードバック情報を当該コードブック内の１つのコードワードとして量子化し、そのコードワードを基地局に送信できる。また、フィードバック情報がベクトル又は行列の場合、端末はニューラルネットワークに基づくコードブックを使用してフィードバック情報をそれに最も近い１つのコードワードとして量子化し、そのコードワードを基地局に送信できる。

また、ステップＳ６０２で端末がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用すると決定した場合、方法６００は、端末が端末のニューラルネットワークに関する更新情報を基地局から受信することをさらに含むことができ、ここで、前記更新情報は、基地局がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用して初期更新情報を量子化することで得られた情報である。例えば、基地局は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用して、初期更新情報を量子化し、量子化された更新情報を取得し、量子化された更新情報を端末に送信することができる。これに対応し、端末は、端末のニューラルネットワークを更新するために、基地局から量子化された更新情報を受信する。

また、ステップＳ６０２で端末がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用すると決定した場合、方法６００は、端末が基地局からコードブックに関する更新情報を受信することをさらに含むことができる。例えば、無線通信システムにおける端末の数が増加する場合、端末間の干渉が強くなるため、基地局と特定の端末間のチャネル品質が変化してしまう。この場合、当該特定の端末に基地局によって設定されたコードブックは現在のチャネル品質に適用できなくなる可能性があるため、基地局はコードブックを更新することを端末に通知することができる。例えば、基地局は、コードブックに関する更新情報を生成し、これに対応し、端末は、端末のコードブックを更新するために、基地局からコードブックに関する更新情報を受信することができる。

この例では、上記の更新情報は、従来のコードブックとニューラルネットワークに基づくのコードブックの間で切り替えるように端末に指示することができる。例えば、上記の更新情報は、従来のコードブックからニューラルネットワークに基づくコードブックに切り替えるように端末に指示してもよい。また、例えば、上記の更新情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックから従来のコードブックに切り替えるように端末に指示してもよい。

また、この例では、上記の更新情報は、複数の従来のコードブックの間で切り替えるように端末に指示することができる。例えば、上記の更新情報は、ある従来のコードブックから他の従来のコードブックに切り替えるように端末に指示してもよい。あるいは、上記の更新情報は、複数のニューラルネットワークに基づくコードブックの間で切り替えるように端末に指示することもできる。例えば、上記の更新情報は、あるニューラルネットワークに基づくコードブックから他のニューラルネットワークに基づくコードブックに切り替えるように端末に指示してもよい。

本開示の実施例に係る端末により実行される方法によれば、端末は、基地局の指示を通じてニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを決定することができ、それにより、基地局と端末との間の通信をよりインテリジェントかつ効率的にすることができる。

以下、図７を参照して、本開示の他の実施例に係る基地局により実行される方法のフローチャートを説明する。図７は、本開示の実施例に係る基地局により実行される方法７００のフローチャートである。方法７００は、図６を参照して上述した方法６００と同じ詳細を有するため、同じ内容の詳細な説明はここでは簡単にするために省略する。図７に示すように、ステップＳ７０１において、基地局は、コードブックに関する指示情報を決定し、ここで、前記指示情報は、端末がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを指示する。

本開示の一例によれば、基地局は、自身がニューラルネットワークに対するサポート能力及び端末のニューラルネットワークに対するサポート能力に従って、コードブックに関する指示情報を決定することができる。例えば、ニューラルネットワークが基地局に設定されるとともに、ニューラルネットワークが端末に設定された場合、基地局はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するように端末に指示する。また、例えば、ニューラルネットワークが基地局又は端末に設定されていない場合、基地局はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用しないよう端末に指示する。

なお、本開示の一例によれば、ステップＳ７０１におけるコードブックに関する指示情報は、端末が従来のコードブックを使用するかどうかを指示することもできる。例えば、ニューラルネットワークが基地局に設定されるとともに、ニューラルネットワークが端末に設定された場合、基地局はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は、端末が従来のコードブックを使用しないように端末に指示する。また、例えば、ニューラルネットワークが基地局又は端末に設定されていない場合、基地局はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は、従来のコードブックを使用するように端末に指示する。

次に、ステップＳ７０２において、基地局は前記指示情報を端末に送信する。本開示の一例によれば、基地局は、例えば、物理レイヤシグナリング、ＤＣＩ又はＭＡＣ ＣＥなどの下位レイヤシグナリングを介してコードブックに関する指示情報を送信することができる。また、基地局は、例えば、ＲＲＣシグナリングなどの上位レイヤのシグナリングを介してコードブックに関する指示情報を送信することもできる。また、基地局は、ＳＩなどを介してコードブックに関する指示情報を送信することもできる。

本開示の実施例に係る基地局により実行される方法によれば、基地局がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかの指示を端末に送信することで、端末が基地局の指示を通じてニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを決定できるため、基地局と端末との間の通信をよりインテリジェントかつ効率的にすることができる。

以下、図８を参照して本開示の他の実施例による端末について説明する。図８は、本開示の他の実施例による端末８００の構成模式図である。端末８００の機能は、図６を参照して上述した方法の詳細と同じであるため、簡単にするために、同じ内容の詳細な説明はここでは省略する。図８に示すように、端末８００は、基地局からコードブックに関する指示情報を受信するように構成される受信部８１０と、前記指示情報に基づいて、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを決定するように構成される制御部８２０とを備え、ここで、前記指示情報は、端末がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを指示する。これら２つの部に加えて、端末８００は他の構成要素を含むことができるが、これらの構成要素は本開示の実施例の内容に関係しないため、それらの図示及び説明はここでは省略する。

本開示の一例によれば、コードブックに関する指示情報は、基地局がニューラルネットワークに対する自身のサポート能力及び端末のニューラルネットワークに対するサポート能力に従って生成されてもよい。例えば、ニューラルネットワークが基地局に設定されるとともに、ニューラルネットワークが端末に設定された場合、基地局はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するように端末に指示する。これに対応し、制御部８２０は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用すると決定してもよい。また、例えば、ニューラルネットワークが基地局又は端末に設定されていない場合、基地局はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報はニューラルネットワークに基づくコードブックを使用しないように端末に指示する。これに対応し、制御部８２０は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用しないことを決定してもよい。

また、本開示の一例によれば、コードブックに関する指示情報は、端末が従来のコードブックを使用するかどうかを指示してもよい。例えば、ニューラルネットワークが基地局に設定されるとともに、ニューラルネットワークが端末に設定された場合、基地局はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は従来のコードブックを使用しないように端末に指示する。これに対応し、制御部８２０は、従来のコードブックを使用しないと決定する。また、例えば、ニューラルネットワークが基地局又は端末に設定されていない場合、基地局はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は、従来のコードブックを使用するように端末に指示する。これに対応し、制御部８２０は従来のコードブックを使用すると決定する。

また、本開示の一例によれば、基地局は、例えば、物理レイヤシグナリング、ＤＣＩ又はＭＡＣ ＣＥなどの下位レイヤシグナリングを介してコードブックに関する指示情報を送信することができる。これに対応し、受信部８１０は、下位レイヤシグナリングを介してコードブックに関する指示情報を受信することができる。また、基地局は、例えばＲＲＣシグナリングのような上位レイヤシグナリングを介してコードブックに関する指示情報を送信することもできる。これに対応し、受信部８１０は、上位レイヤシグナリングを介してコードブックに関する指示情報を受信することができる。また、基地局は、ＳＩなどを介してコードブックに関する指示情報を送信することもできる。これに対応し、受信部８１０は、システム情報を通じてコードブックに関する指示情報を受信することができる。

また、本開示の一例によれば、上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、ニューラルネットワークの特性に関連してもよい。例えば、上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの特性に関する情報であってもよく、例えば、端末のニューラルネットワークの特性に関する１セットのパラメータであっても良い。ここでの端末のニューラルネットワークの特性に関する情報は、端末のニューラルネットワークに関するネットワーク種別、ネットワークサイズの少なくとも１つの情報を含むことができる。

また、本開示の一例によれば、上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、通信規格（例えば、３ＧＰＰ規格）によって定義されてもよい。この場合、端末は当該ニューラルネットワークに基づくコードブックを予めに記憶してもよい。あるいは、上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、基地局が端末のために設定されてもよい。例えば、上記のニューラルネットワークに基づくコードブックは、基地局が複数のニューラルネットワークに基づくコードブックから選択されたものであってもよい。この場合、端末は、基地局からニューラルネットワークに基づくコードブックの設定情報を受信することで、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックを取得することができる。

また、本開示の一例によれば、当該のニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの出力特性に基づいて決定されてもよい。具体的には、活性化関数が端末のニューラルネットワークの出力層で使用される場合、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの出力層の活性化関数に基づいて決定されてもよい。例えば、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワーク出力層の活性化関数出力の値の範囲と値の確率密度関数に基づいて決定されてもよいし、出力値の範囲と活性化関数の勾配に基づいて決定されてもよい。例えば、活性化関数出力の確率が大きい領域では、多くのコードワードを設定できる（すなわち、多くの量子化区間）。一方で、活性化関数出力の確率が小さい領域では、少ないコードワードを設定できる（すなわち、少ない量子化区間）。活性化関数がＳｉｇｍｏｉｄ関数である例では、Ｓｉｇｍｏｉｄ関数の勾配が大きい領域には多くのコードワードを設定でき、Ｓｉｇｍｏｉｄ関数の勾配が小さい領域には１つのコードワードのみ設定できる。活性化関数がＲｅＬＵ関数である例では、ＲｅＬＵ関数の出力が負ではない領域にコードワードが設定され、ＲｅＬＵ関数の出力が負である領域にコードワードが設定されなくてもよい。つまり、活性化関数がＲｅＬＵ関数である例では、ニューラルネットワークに基づくコードブックは非負データに対する量子化器であってもよい。また、活性化関数が端末のニューラルネットワークの出力層で使用されていない場合、当該ニューラルネットワークに基づくコードブックは、端末のニューラルネットワークの特性に基づいて決定されてもよい。ここでの端末のニューラルネットワークの特性は、端末のニューラルネットワークのネットワーク種別、ネットワークサイズなどのうちの少なくとも１つを含んでもよい。

また、端末８００は、端末のニューラルネットワークの特性に関する情報を基地局に送信するように構成される送信部（不図示）をさらに含むことができる。例えば、端末の送信部は、端末のニューラルネットワーク特性に関する情報を基地局に送信することができ、これにより、基地局は、端末のニューラルネットワーク特性に従って、複数のニューラルネットワークに基づくコードブックから端末のためのコードブックを選択する。また、例えば、端末がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用すると決定した場合、端末の送信部は、基地局が端末のためのコードブックを更新するように、端末のニューラルネットワークの特性に関する情報を基地局に送信することができる。

また、制御部８２０は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用すると決定した場合、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用してフィードバック情報を量子化し、量子化されたフィードバック情報を基地局に送信することができる。例えば、フィードバック情報がバイナリデータである場合、制御部８２０はニューラルネットワークに基づくコードブックを使用して、フィードバック情報を当該コードブック内の１つのコードワードとして量子化し、そのコードワードを基地局に送信することができる。また、フィードバック情報がベクトル又は行列の場合、制御部８２０はニューラルネットワークに基づくコードブックを使用してフィードバック情報をそれに最も近い１つのコードワードとして量子化し、そのコードワードを基地局に送信することができる。

また、制御部８２０がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用すると決定した場合、受信部８１０は、端末のニューラルネットワークに関する更新情報を基地局から受信することができ、ここで、前記更新情報は、基地局がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用して初期更新情報を量子化して得られた情報である。例えば、基地局は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用して初期更新情報を量子化することで、量子化された更新情報を取得し、量子化された更新情報を端末に送信することができる。これに対応し、端末は、端末のニューラルネットワークを更新するために、基地局から量子化された更新情報を受信する。

また、制御部８２０がニューラルネットワークに基づくコードブックを使用すると決定した場合、受信部８１０は基地局からコードブックに関する更新情報を受信することができる。例えば、無線通信システムにおける端末の数が増加する場合、端末間の干渉が強くなるため、基地局と特定の端末間のチャネル品質が変化してしまう。この場合、基地局が当該特定の端末用に設定されたコードブックは現在のチャネル品質に適用できなくなる可能性があるため、基地局はコードブックを更新することを端末に通知することができる。例えば、基地局は、コードブックに関する更新情報を生成でき、これに対応し、端末は、端末のためのコードブックを更新するように、基地局からコードブックに関する更新情報を受信することができる。

この例では、上記の更新情報は、従来のコードブックとニューラルネットワークに基づくコードブックの間で切り替えるように端末に指示することができる。例えば、上記の更新情報は、従来のコードブックからニューラルネットワークに基づくコードブックに切り替えるように端末に指示してもよい。また、例えば、上記の更新情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックから従来のコードブックに切り替えるように端末に指示してもよい。

また、この例では、上記の更新情報は、複数の従来のコードブックの間で切り替えるように端末に指示することができる。例えば、上記の更新情報は、ある従来のコードブックから他の従来のコードブックに切り替えるように端末に指示してもよい。あるいは、上記の更新情報は、複数のニューラルネットワークに基づくコードブックの間で切り替えるように端末に指示することもできる。例えば、上記の更新情報は、あるニューラルネットワークに基づくコードブックから他のニューラルネットワークに基づくコードブックに切り替えるように端末に指示してもよい。

本開示の実施例に係る端末によれば、端末は、基地局からの指示を通じてニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを決定することができ、それにより、基地局と端末との間の通信をよりインテリジェントかつ効率的にすることができる。

以下、図９を参照して本開示の他の実施例に係る基地局について説明する。図９は、本開示の他の実施例に係る基地局９００の構成模式図である。基地局９００の機能は、図７を参照して上述した方法の詳細と同じであるため、簡単にするために、同じ内容の詳細な説明はここでは省略する。図９に示すように、基地局９００は、コードブックに関する指示情報を決定するように構成される制御部９１０と、前記指示情報を端末に送信するように構成される送信部９２０とを備え、ここで、前記指示情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを端末に指示する。これら２つの部に加えて、基地局９００は他の構成要素を含んでもよいが、これらの構成要素は本開示の実施例の内容に関連しないため、それらの図示及び説明は省略する。

本開示の一例によれば、制御部９１０は、自身がニューラルネットワークに対するサポート能力及び端末のニューラルネットワークに対するサポート能力に従って、コードブックに関する指示情報を決定することができる。例えば、ニューラルネットワークが基地局に設定されるとともに、ニューラルネットワークが端末に設定された場合、制御部９１０はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するように端末に指示する。また、例えば、ニューラルネットワークが基地局又は端末に設定されていない場合、制御部９１０はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用しないように端末に指示する。

また、本開示の一例によれば、コードブックに関する指示情報は、従来のコードブックを使用するかどうかを端末に指示することができる。例えば、ニューラルネットワークが基地局に設定されるとともに、ニューラルネットワークが端末に設定された場合、制御部９１０はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は、従来のコードブックを使用しないように端末に指示する。また、例えば、ニューラルネットワークが基地局又は端末に設定されていない場合、制御部９１０はコードブックに関する指示情報を生成でき、当該指示情報は、従来のコードブックを使用するように端末に指示する。

また、本開示の一例によれば、送信部９２０は、例えば、物理レイヤシグナリング、ＤＣＩ又はＭＡＣ ＣＥなどの下位レイヤシグナリングを介してコードブックに関する指示情報を送信することができる。また、送信部９２０は、例えば、ＲＲＣシグナリングなどの上位レイヤのシグナリングを介してコードブックに関する指示情報を送信することもできる。なお、送信部９２０は、ＳＩなどを介してコードブックに関する指示情報を送信することもできる。

本開示の実施例に係る基地局よれば、基地局は、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかの指示を端末に送信することができ、これにより、端末は、基地局からの指示に基づいて、ニューラルネットワークに基づくコードブックを使用するかどうかを決定できるため、基地局と端末との間の通信をよりインテリジェントかつ効率的にすることができる。

＜ハードウェア構成＞
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に（例えば、有線及び／又は無線）で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。

例えば、本開示の一実施例におけるデバイス（例えば、第１の通信デバイス、第２の通信デバイス又は移動ユーザ端末など）は、本開示の無線通信方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図１０は、本開示の実施例に係るデバイス（基地局又はユーザ端末）のハードウェア構成の模式図である。上述のデバイス１０００（基地局又はユーザ端末）は、物理的には、プロセッサ１０１０、メモリ１０２０、ストレージ１０３０、通信装置１０４０、入力装置１０５０、出力装置１０６０、バス１０７０などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。ユーザ端末及び基地局のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

例えば、プロセッサ１０１０は１つだけ図示されているが、複数のプロセッサがあってもよい。また、処理は、１のプロセッサで実行されてもよいし、処理が同時に、逐次に又はその他の手法を用いて、１以上のプロセッサで実行されてもよい。なお、プロセッサ１０１０は、１以上のチップによって実装されてもよい。

デバイス１０００における各機能は、例えば、プロセッサ１０１０、メモリ１０２０などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１０１０が演算を行い、通信装置１０４０を介する通信を制御したり、メモリ１０２０及びストレージ１０３０におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御したりすることによって実現される。

プロセッサ１０１０は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１０１０は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ））によって構成されてもよい。例えば、上述の制御部などは、プロセッサ１０１０によって実現されてもよい。

また、プロセッサ１０１０は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１０３０及び／又は通信装置１０４０からメモリ１０２０に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、メモリ１０２０に格納され、プロセッサ１０１０において動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。

メモリ１０２０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、その他の適切な記憶媒体の少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１０２０は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１０２０は、本開示の一実施形態に係る無線通信方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

ストレージ１０３０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、フレキシブルディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ ＲＯＭ）など）、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク）、リムーバブルディスク、ハードディスクドライブ、スマートカード、フラッシュメモリデバイス（例えば、カード、スティック、キードライブ）、磁気ストライプ、データベース、サーバ、その他の適切な記憶媒体の少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１０３０は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。

通信装置１０４０は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１０４０は、例えば周波数分割複信（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｄｕｐｌｅｘ（ＦＤＤ））及び／又は時分割複信（Ｔｉｍｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｄｕｐｌｅｘ（ＴＤＤ））を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、上述の送信部、受信部などは、通信装置１０４０によって実現されてもよい。

入力装置１０５０は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１０６０は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）ランプなど）である。なお、入力装置１０５０及び出力装置１０６０は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。

また、プロセッサ１０１０、メモリ１０２０などの各装置は、情報を通信するためのバス１０７０によって接続される。バス１０７０は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。

また、基地局及びユーザ端末は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアを用いて各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１０１０は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。

（変形例）
なお、本明細書において説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及び／又はシンボルは信号（シグナリング）であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。参照信号は、ＲＳ（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ）と略称することもでき、適用される標準によってパイロット（Ｐｉｌｏｔ）、パイロット信号などと呼ばれてもよい。また、コンポーネントキャリア（Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｃａｒｒｉｅｒ（ＣＣ））は、セル、周波数キャリア、キャリア周波数などと呼ばれてもよい。

また、本明細書において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースは、所定のインデックスによって指示されてもよい。さらに、これらのパラメータを使用する数式などは、本明細書で明示的に開示したものと異なってもよい。

本明細書においてパラメータなどに使用する名称は、いかなる点においても限定的なものではない。例えば、様々なチャネル（ＰＵＣＣＨ（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｕｐｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）、ＰＤＣＣＨ（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）など）及び情報要素は、あらゆる好適な名称によって識別できるため、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的なものではない。

本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

また、情報、信号などは、上位レイヤから下位レイヤ及び／又は下位レイヤから上位レイヤへ出力され得る。情報、信号などは、複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。

入出力された情報、信号などは、特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報、信号などは、上書き、更新又は追記をされ得る。出力された情報、信号などは、削除されてもよい。入力された情報、信号などは、他の装置へ送信されてもよい。

情報の通知は、本明細書において説明した態様／実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング（例えば、下りリンク制御情報（Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＤＣＩ））、上りリンク制御情報（Ｕｐｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＵＣＩ）））、上位レイヤシグナリング（例えば、ＲＲＣ（Ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）シグナリング、ブロードキャスト情報（マスタ情報ブロック（Ｍａｓｔｅｒ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂｌｏｃｋ（ＭＩＢ））、システム情報ブロック（Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｂｌｏｃｋ（ＳＩＢ））など）、ＭＡＣ（Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）シグナリング）、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。

なお、物理レイヤシグナリングは、Ｌ１／Ｌ２（Ｌａｙｅｒ １／Ｌａｙｅｒ ２）制御情報（Ｌ１／Ｌ２制御信号）、Ｌ１制御情報（Ｌ１制御信号）などと呼ばれてもよい。また、ＲＲＣシグナリングは、ＲＲＣメッセージと呼ばれてもよく、例えば、ＲＲＣ接続セットアップ（ＲＲＣ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｓｅｔｕｐ）メッセージ、ＲＲＣ接続再構成（ＲＲＣ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）メッセージなどであってもよい。また、ＭＡＣシグナリングは、例えば、ＭＡＣ制御要素（ＭＡＣ ＣＥ（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｌｅｍｅｎｔ））を用いて通知されてもよい。

また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗示的に（例えば、当該所定の情報の通知を行わないことによって又は別の情報の通知によって）行われてもよい。

判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真（ｔｒｕｅ）又は偽（ｆａｌｓｅ）で表される真偽値（ｂｏｏｌｅａｎ）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。

また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ（ＤＳＬ））など）及び／又は無線技術（赤外線、マイクロ波など）を使用してウェブサイト、サーバ又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。

本明細書において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。

本明細書では、「基地局（Ｂａｓｅ Ｓｔａｔｉｏｎ（ＢＳ））」、「無線基地局」、「ｅＮＢ」、「ｇＮＢ」、「セル」、「セクタ」、「セルグループ」、「キャリア」及び「コンポーネントキャリア」という用語は、互換的に使用され得る。基地局は、固定局（ｆｉｘｅｄ ｓｔａｔｉｏｎ）、ＮｏｄｅＢ、ｅＮｏｄｅＢ（ｅＮＢ）、アクセスポイント（ａｃｃｅｓｓ ｐｏｉｎｔ）、送信ポイント、受信ポイント、フェムトセル、スモールセルなどの用語で呼ばれる場合もある。

基地局は、１つ又は複数（例えば、３つ）のセル（セクタとも呼ばれる）を収容することができる。基地局が複数のセルを収容する場合、基地局のカバレッジエリア全体は複数のより小さいエリアに区分でき、各々のより小さいエリアは、基地局サブシステム（例えば、屋内用の小型基地局（Ｒｅｍｏｔｅ Ｒａｄｉｏ Ｈｅａｄ（ＲＲＨ））によって通信サービスを提供することもできる。「セル」又は「セクタ」という用語は、このカバレッジにおいて通信サービスを行う基地局及び／又は基地局サブシステムのカバレッジエリアの一部又は全体を指す。

本明細書では、「移動局（Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｔａｔｉｏｎ（ＭＳ））」、「ユーザ端末（ｕｓｅｒ ｔｅｒｍｉｎａｌ）」、「ユーザ装置（Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ（ＵＥ））」及び「端末」という用語は、互換的に使用され得る。移動局は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント又はいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。

また、本明細書における無線基地局は、ユーザ端末で読み替えてもよい。例えば、無線基地局及びユーザ端末間の通信を、複数のユーザ端末間（Ｄｅｖｉｃｅ－ｔｏ－Ｄｅｖｉｃｅ（Ｄ２Ｄ））の通信に置き換えた構成について、本開示の各態様／実施形態を適用してもよい。この場合、上述基地局が有する機能をユーザ端末が有する構成としてもよい。また、「上り」及び「下り」などの文言は、「サイド」と読み替えられてもよい。例えば、上りチャネルは、サイドチャネルと読み替えられてもよい。

同様に、本明細書におけるユーザ端末は、無線基地局で読み替えてもよい。この場合、上述のユーザ端末が有する機能を第１の通信デバイス又は第２の通信デバイスが有する機能としてもよい。

本明細書において、基地局によって行われるとした特定動作は、場合によってはその上位ノード（ｕｐｐｅｒ ｎｏｄｅ）によって行われることもある。基地局を有する１つ又は複数のネットワークノード（ｎｅｔｗｏｒｋ ｎｏｄｅｓ）から成るネットワークにおいて、端末との通信のために行われる様々な動作は、基地局、基地局以外の１つ以上のネットワークノード（例えば、ＭＭＥ（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｅｎｔｉｔｙ）、Ｓ－ＧＷ（Ｓｅｒｖｉｎｇ－Ｇａｔｅｗａｙ）などが考えられるが、これらに限られない）又はこれらの組み合わせによって行われ得ることは明らかである。

本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ－Ａ（ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ）、ＬＴＥ－Ｂ（ＬＴＥ－Ｂｅｙｏｎｄ）、ＳＵＰＥＲ ３Ｇ、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ（４ｔｈ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ）、５Ｇ（５ｔｈ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ）、ＦＲＡ（Ｆｕｔｕｒｅ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ）、Ｎｅｗ－ＲＡＴ（Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）、ＮＲ（Ｎｅｗ Ｒａｄｉｏ）、ＮＸ（Ｎｅｗ ｒａｄｉｏ ａｃｃｅｓｓ）、ＦＸ（Ｆｕｔｕｒｅ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｒａｄｉｏ ａｃｃｅｓｓ）、ＧＳＭ（登録商標）（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ｕｌｔｒａ Ｍｏｂｉｌｅ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標））、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ－ＷｉｄｅＢａｎｄ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切な無線通信方法を利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。

本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

本明細書で使用する「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１及び第２の要素の参照は、２つの要素のみが採用され得ること又は何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。

本明細書で使用する「判断（決定）（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。例えば、「判断（決定）」は、計算（ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ）、算出（ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）、処理（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）、導出（ｄｅｒｉｖｉｎｇ）、調査（ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇ）、探索（ｌｏｏｋｉｎｇ ｕｐ）（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認（ａｓｃｅｒｔａｉｎｉｎｇ）などを「判断（決定）」することであるとみなされてもよい。また、「判断（決定）」は、受信（ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ）（例えば、情報を受信すること）、送信（ｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇ）（例えば、情報を送信すること）、入力（ｉｎｐｕｔ）、出力（ｏｕｔｐｕｔ）、アクセス（ａｃｃｅｓｓｉｎｇ）（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）などを「判断（決定）」することであるとみなされてもよい。また、「判断（決定）」は、解決（ｒｅｓｏｌｖｉｎｇ）、選択（ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ）、選定（ｃｈｏｏｓｉｎｇ）、確立（ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ）、比較（ｃｏｍｐａｒｉｎｇ）などを「判断（決定）」することであるとみなされてもよい。つまり、「判断（決定）」は、何らかの動作を「判断（決定）」することであるとみなされてもよい。

本明細書で使用する「接続された（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」、「結合された（ｃｏｕｐｌｅｄ）」という用語又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、あるいは、これらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」と読み替えられてもよい。本明細書で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及び／又はプリント電気接続を使用することにより、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び／又は光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを使用することにより、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。

本明細書又は特許請求の範囲で「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「又は（ｏｒ）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本明細書中に説明した実施形態に限定されないということは明らかである。本開示は、特許請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とし、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

Claims (6)

1. 基地局からニューラルネットワークに基づくコードブックを利用するかどうかを指示するための指示情報を受信するように構成される受信部と、
   下りチャネルを端末のニューラルネットワークに入力するように構成され、前記端末のニューラルネットワークが入力を処理し、フィードバック情報を出力するように制御する制御部と、を備え、
   前記制御部は、前記指示情報に基づいて、ニューラルネットワークに基づくコードブックを利用して前記フィードバック情報を量子化すると決定し、量子化されたフィードバック情報を基地局に送信する
   端末。
2. 端末のニューラルネットワークの特性に関する情報を基地局に送信するように構成される送信部をさらに備える
   請求項１に記載の端末。
3. 前記端末のニューラルネットワークの特性に関する情報は、前記端末のニューラルネットワークのネットワーク種別、ネットワークサイズのうちの少なくとも１つの情報を含む
   請求項２に記載の端末。
4. 前記ニューラルネットワークに基づくコードブックは、ニューラルネットワークの特性に関連する
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の端末。
5. 前記ニューラルネットワークに基づくコードブックは、ニューラルネットワークの出力特性に基づいて決定される
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の端末。
6. ニューラルネットワークに基づくコードブックを利用するかどうかを端末に指示するための指示情報を決定するように構成される制御部と、
   端末に前記指示情報を送信するように構成される送信部と、を備える基地局であって、
   前記基地局は、端末からフィードバック情報を受信し、
   前記フィードバック情報は、端末が、ニューラルネットワークに基づくコードブックを利用して量子化したものである
   基地局。

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