WO2025150017 - ENHANCING TRAINING DATASETS FOR CHANNEL STATE INFORMATION (CSI) FEEDBACK

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2025/150017
Publication Date 17.07.2025
International Application No. PCT/IB2025/051653
International Filing Date 14.02.2025
Title **
[English] ENHANCING TRAINING DATASETS FOR CHANNEL STATE INFORMATION (CSI) FEEDBACK
[French] AMÉLIORATION D'ENSEMBLES DE DONNÉES D'APPRENTISSAGE POUR RETOUR D'INFORMATIONS D'ÉTAT DE CANAL (CSI)
Applicants **
LENOVO (SINGAPORE) PTE. LTD.
Inventors
BARZEGAR KHALILSARAI, Mahdi
POURAHMADI, Vahid
Priority Data
63/554,591   16.02.2024   US
Application details
Total Number of Claims/PCT *
Number of Independent Claims *
Number of Priorities *
Number of Multi-Dependent Claims *
Number of Drawings *
Pages for Publication *
Number of Pages with Drawings *
Pages of Specification *
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Number of Office Actions *
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International Searching Authority
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Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address
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Type of Assignment
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Applicant's Legal Status
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Entry into National Phase under
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Patent Delivery
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译文

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2298
EPO Filing, Examination, Granting11160
Japan Filing, Examination, Granting2309
South Korea Filing, Examination, Granting2385
USA Filing, Examination, Granting5340
MasterCard Visa
Total: 23,492
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Abstract[English] Various aspects of the present disclosure relate to Artificial Intelligence (AI) and/or Machine Learning (ML)-based training models for channel state information (CSI) feedback. For example, systems and methods may employ dithering terms to instances of ground truth datasets at a secondary node (e.g., a base station), which receives parameters, along with quantized datasets, from a primary node (e.g., a UE) that performed CSI measurements. The secondary node may construct the training datasets using generated dithering signals and the received datasets.[French] Divers aspects de la présente divulgation concernent des modèles d'apprentissage basés sur l'intelligence artificielle (IA) et/ou l'apprentissage automatique (ML) pour un retour d'informations d'état de canal (CSI). Par exemple, des systèmes et des procédés peuvent employer des termes de tramage pour des instances d'ensembles de données de réalité de terrain au niveau d'un nœud secondaire (par exemple, une station de base), qui reçoit des paramètres, conjointement avec des ensembles de données quantifiés, en provenance d'un nœud primaire (par exemple, un UE) qui a effectué des mesures de CSI. Le nœud secondaire peut construire les ensembles de données d'apprentissage à l'aide de signaux de tramage générés et des ensembles de données reçus.