[发明专利]在无线网络中解码分组以计算对数似然比的方法和装置

说明书

本文中的实施例提供了一种在无线网络(1000)中由装置(100)解码用户数据的方法。该方法包括由装置(100)接收与多个网络参数相关联的用户数据。该方法包括由装置(100)使用多个接收到的网络参数训练神经网络(220)。此外，该方法包括由装置(100)使用经训练的神经网络(220)计算LLR。此外，该方法包括由装置(100)使用计算的LLR解码接收到的用户数据。

技术领域

本公开涉及无线网络，并且更具体地，涉及用于在无线网络中解码分组以计算基于图形处理单元(GPU)/非GPU的架构的对数似然比(LLR)的方法和装置。

背景技术

一般来说，LLR计算是各种无线接收器不可或缺的一部分。LLR值被用作无线接收器中解码模块的输入。然而，最优地计算LLR有指数开销。因此，已经进行了多次尝试来简化LLR计算的过程。现有的方法极其复杂，并且高的计算复杂度会降低效率。

因此，希望解决上述缺点或其他不足，或者至少提供一种有用的替代方案。

发明内容

技术问题

本文实施例的主要目的是提供一种使用机器学习技术在无线网络中解码分组以计算基于计算单元的架构(例如，基于图形处理单元(GPU)的架构、基于非GPU的架构、基于中央处理单元(CPU)的架构、基于非CPU的架构等)的LLR值的方法。

技术方案

因此，本文中的实施例公开了一种用于在无线网络中由装置解码用户数据的方法。该方法包括由装置接收与多个网络参数相关联的用户数据。该方法包括由装置使用多个接收到的网络参数来训练神经网络。此外，该方法包括由装置使用经训练的神经网络计算LLR。此外，该方法包括由装置使用计算的LLR解码接收到的用户数据。

在实施例中，多个网络参数包括最小均方误差(MMSE)值、信道增益、调制方案、信道质量指示符(CQI)信息、范围内的用户装备(UE)的数量、UE的位置、UE与装置的距离、天气条件、资源块(RB)信息、操作频率、RB带宽、服务质量(QoS)、QoS类别标识符(QCI)、带宽部分(BWP)、子载波间隔(SCS)、相干带宽(BW)、相干时间、相干干扰、噪声、操作频率、UE的能力、多输入多输出(MIMO)能力、传输模式、实时业务数据、远程无线电头(RRH)BS能力、UE的同相数据和正交数据(I和Q)值、正交幅度调制(QAM)调制细节、同相数据和正交数据(I和Q)向量的大小以及分配给用户的资源块、与BS相关联的业务密度、与BS相关联的业务分布、BS的类别、当天的气候条件、当天与UE的区域相关联的特殊场合的信息、UE的基于事件的日历、与UE相关联的用户的假期细节、UE的类别以及UE的订阅细节。

在实施例中，由装置使用计算的LLR解码接收到的用户数据包括执行以下之一：I)由装置使用E2接口将计算的LLR传送到物理层，并且由装置使用计算的LLR解码接收到的用户数据；II)由装置顺序接收用户数据向量的大小、QAM信息、MIMO秩细节和指派给用户数据的RB的数量，并且由装置基于顺序地用户数据向量的大小、QAM信息、指派给用户数据的RB的数量和MIMO秩细节，使用计算的LLR来串行解码每分组基础的接收到的用户数据；III)由装置接收QAM信息、每个用户数据的IQ数据的大小和分配给每个用户数据的RB，并且由装置使用基于QAM信息、每个用户数据的IQ数据的大小和分配给每个用户数据的RB计算的LLR来并行解码每符号基础的接收到的用户数据；以及IV)由装置提供用户数据，直到所有IQ数据被顺序或并行解码，由装置将输入向量的大小作为RB数量的函数指派给用户数据，由装置使用神经网络中的查找表加载权重，以及由装置使用计算的LLR、输入向量的大小和加权函数顺序解码用户数据。为所有分组、串行每个比特、所有用户数据、一次一个比特以及同时一次一个比特和为所有用户数据中的至少一种计算LLR。