[发明专利]使用峰值降低音调的基于机器学习的上行链路覆盖增强

说明书

本公开的某些方面提供了用于生成和解码正交频分(OFDM)波形的技术，该正交频分(OFDM)波形具有被设计为降低PAPR的峰值降低音调(PRT)。通过采用基于机器学习(例如，神经网络)的编码器生成PRT音调并且将一些PRT音调映射到用于物理信道或信号的子载波，可以在有效使用系统资源的同时降低PAPR。

优先权要求

本申请要求于2021年1月21日提交的第17/154，607号美国申请的优先权，该申请要求于2020年2月24日提交的第62/980，776号美国临时申请和于2020年4月13日提交的第63/009，369号美国临时申请的优先权权益，这两个临时申请均通过下述方式明确地并入本文：通过对其全部内容的引用，如同在下文中完全阐述那样，并且针对所有适用的目的。

技术领域

本公开的方面涉及无线通信，并且更具体地，涉及用于使用峰值降低音调(peakreduction tones，PRT)的增强编码方案的技术。

背景技术

无线通信系统被广泛部署来提供各种电信服务，诸如电话、视频、数据、消息、广播等。这些无线通信系统可以采用能够通过共享可用的系统资源(例如，带宽、发射功率等)来支持与多个用户通信的多址技术。这样的多址系统的示例包括第三代合作伙伴计划(3GPP)长期演进(LTE)系统、高级LTE(LTE-A)系统、码分多址(CDMA)系统、时分多址(TDMA)系统、频分多址(FDMA)系统、正交频分多址(OFDMA)系统、单载波频分多址(SCFDMA)系统和时分同步码分多址(TD-SCDMA)系统，仅举几例。

这些多址技术已经在各种电信标准中被采用以提供使得不同的无线设备能够在城市、国家、地区甚至全球级别上进行通信的公共协议。新无线电(例如，5G NR)是新兴电信标准的示例。NR是3GPP发布的LTE移动标准的一组增强。NR被设计为通过下述来更好地支持移动宽带互联网接入：提高频谱效率、降低成本、改进服务、利用新频谱以及在下行链路(DL)和上行链路(UL)上使用带有循环前缀(CP)的OFDMA与其他开放标准更好地集成。为此，NR支持波束成形、多输入多输出(MIMO)天线技术和载波聚合。

然而，随着针对移动宽带接入需求的持续增长，存在针对进一步改进NR和LTE技术的需求。优选地，这些改进应当适用于其他多址技术和采用这些技术的电信标准。

发明内容

本公开的系统、方法和设备各自具有几个方面，其中没有一个单一方面单独地负责其期望的属性。在不限制由所附权利要求表达的本公开的范围的情况下，现在将简要地讨论一些特征。在考虑了该讨论之后，并且特别是在阅读了标题为“具体实施方式”的部分之后，将理解本公开的特征如何提供优点，包括使用在数据子载波上发送的峰值降低音调来生成具有降低的峰值平均功率比(PAPR)的正交频分(OFDM)波形的能力。

本公开中描述的主题的某些方面可以在由传送器进行的无线通信方法中实现。该方法通常包括：利用编码器神经网络生成第一组峰值降低音调(PRT)和第二组PRT；以及向接收器发送OFDM波形，该OFDM波形具有在具有物理信道或参考信号中的至少一个的第一组子载波上的第一组PRT和在不具有物理信道或参考信号的第二组子载波上的第二组PRT。

本公开中描述的主题的某些方面可以在由接收器进行的无线通信方法中实现。该方法通常包括：从传送器接收采用编码器神经网络生成的OFDM波形，该编码器神经网络将一组音调映射到具有物理信道或参考信号中的至少一个的第一组子载波上的第一组PRT以及映射到不具有物理信道或参考信号的第二组子载波上的第二组PRT；以及使用解码器神经网络解码OFDM波形。

本公开中描述的主题的某些方面可以在由传送器进行的无线通信方法中实现。该方法通常包括：采用基于机器学习(ML)的编码器生成第一组PRT和第二组PRT；以及向接收器发送OFDM波形，该OFDM波形具有在具有物理信道或参考信号中的至少一个的第一组子载波上的第一组PRT和在不具有物理信道或参考信号的第二组子载波上的第二组PRT。