在无线通信系统中确定终端的发送配置指示符的方法和使用其的装置与流程

本公开涉及无线通信，并且更具体地，涉及用于确定终端的发送配置指示符的方法以及在无线通信系统中使用该方法的装置。
背景技术：
：随着越来越多的通信装置需要更多的通信容量，需要胜过现有的无线电接入技术的改进的移动宽带通信。另外，通过连接许多装置和对象来提供各种服务的大规模机器型通信(mtc)是下一代通信中要考虑的主要问题之一。另外，正在讨论考虑可靠性/等待时间敏感服务/ue的通信系统设计。讨论了引入考虑增强的移动宽带通信(embb)、大规模mtc(mmtc)、超可靠低等待时间通信(urllc)的下一代无线电接入技术。在本公开中，为了方便起见，可以将这种新技术称为新无线电接入技术(新rat或nr)。nr也被称为第五代(5g)系统。在nr中，终端可以使用称为控制资源集(coreset)的时间/频率资源接收控制信号，该时间/频率资源是系统带宽的一部分。终端可能需要称为“发送配置指示符(tci)状态”的信息来接收coreset。tci状态可以包括用于确定coreset的接收波束的信息，例如，告知参考信号集中的参考信号与解调参考信号(dmrs)端口之间的准共址(qcl)关系的信息。nr需要用于针对终端配置该tci状态的方法。另外，对具有不同特性的所有coreset应用相同的tci状态配置方法可能是低效或不可用的。例如，可以通过广播信道来配置特定coreset，但是可以通过终端特定的信道来配置另一coreset。此外，在特定coreset的配置所需的配置信息和另一coreset的配置所需的配置信息之间，配置方案、信息量等可以不同。考虑到这些因素，需要用于向终端告知tci状态的方法、终端用于确定tci的方法等。技术实现要素：技术任务本公开提供了用于确定终端的发送配置指示符的方法以及在无线通信系统中使用该方法的装置。技术解决方案在一方面，提供了一种在无线通信系统中确定用户设备(ue)的发送配置指示符(tci)的方法。该方法包括以下步骤：接收包括多个tci状态的无线电资源控制(rrc)信号；接收告知所述多个tci状态当中的一个tci状态的介质访问控制(mac)控制元素(ce)；以及基于所述rrc信号和所述macce确定用于控制资源集(coreset)的tci。所述rrc信号可以是包括与物理下行链路共享信道pdsch相关的tci状态的第一rrc信号或包括与物理下行链路控制信道pdcch相关的tci状态的第二rrc信号。所述第二rrc信号中所包括的与所述pdcch相关的tci状态可以是所述第一rrc信号中所包括的与所述pdsch相关的tci状态的子集。基于所述coreset是特定coreset，所述macce可以告知与所述pdsch相关的tci状态当中的一个tci状态，并且基于所述coreset不是所述特定coreset，所述macce可以告知与所述pdcch相关的tci状态当中的一个tci状态。所述第一rrc信号可以包括与pdsch相关的64个tci状态。在另一方面，提供了一种用户设备(ue)。该ue包括：收发器，该收发器用于发送和接收无线电信号；以及处理器，该处理器在连接到所述收发器的情况下操作。所述处理器被配置为：接收包括多个tci状态的无线电资源控制(rrc)信号，接收告知所述多个tci状态当中的一个tci状态的介质访问控制(mac)控制元素(ce)，以及基于所述rrc信号和所述macce确定用于控制资源集(coreset)的tci。所述rrc信号可以是包括与物理下行链路共享信道pdsch相关的tci状态的第一rrc信号或包括与物理下行链路控制信道pdcch相关的tci状态的第二rrc信号。所述第二rrc信号中所包括的与pdcch相关的tci状态可以是所述第一rrc信号中所包括的与pdsch相关的tci状态的子集。基于所述coreset是特定coreset，所述macce可以告知与所述pdsch相关的tci状态当中的一个tci状态，并且基于所述coreset不是所述特定coreset，所述macce可以告知与所述pdcch相关的tci状态当中的一个tci状态。所述第一rrc信号可以包括与pdsch相关的64个tci状态。所述ue可以与除了所述ue之外的移动终端、网络和自动驾驶车辆中的至少一个通信。在又一方面，提供了一种在无线通信系统中的无线通信装置的处理器。所述处理器控制所述无线通信装置，所述无线通信装置被配置为：接收包括多个tci状态的无线电资源控制(rrc)信号，接收告知所述多个tci状态当中的一个tci状态的介质访问控制(mac)控制元素(ce)，以及基于所述rrc信号和所述macce确定用于控制资源集(coreset)的tci。所述rrc信号可以是包括与物理下行链路共享信道pdsch相关的tci状态的第一rrc信号或包括与物理下行链路控制信道pdcch相关的tci状态的第二rrc信号。所述第二rrc信号中所包括的与所述pdcch相关的tci状态可以是所述第一rrc信号中所包括的与所述pdsch相关的tci状态的子集。基于所述coreset是特定coreset，所述macce可以告知与所述pdsch相关的tci状态当中的一个tci状态，并且基于所述coreset不是所述特定coreset，所述macce可以告知与所述pdcch相关的tci状态当中的一个tci状态。发明效果本公开提供了在如同nr一样的引入coreset的系统中的用于coreset的tci配置方法、在终端方面的coreset的tci确定方法等。另外，可以考虑coreset的特性来改变tci配置/确定方法，因此，能高效地配置/确定tci。附图说明图1示出了可以应用本公开的无线通信系统。图2是示出了用于用户平面的无线协议架构的示图。图3是示出了用于控制平面的无线协议架构的示图。图4例示了应用nr的下一代无线电接入网络(ng-ran)的系统结构。图5例示了ng-ran与5gc之间的功能划分。图6例示了可以在nr中应用的帧结构的示例。图7例示了coreset。图8是例示了相关技术的控制区域与nr中的coreset之间的差异的示图。图9例示了用于新无线电接入技术的帧结构的示例。图10是例示了从txru和物理天线的角度看的混合波束成形的抽象示意图。图11例示了在下行链路(dl)发送过程中的用于同步信号和系统信息的波束扫描操作。图12例示了ssb、coreset#0与搜索空间集(ss集)之间的关联。图13例示了假定将coreset#0应用于搜索空间集#0和搜索空间集#1，在搜索空间集#0中执行对广播pdcch的监视，并且在搜索空间集#1中执行对非广播pdcch的监视的情况。图14例示了根据本公开的实施方式的确定ue的发送配置指示符(tci)的方法。图15是图14的步骤s300的更具体示例。图16是例示了执行本公开的发送装置1810和接收装置1820的配置的框图。图17例示了发送装置中的信号处理模块结构的示例。图18例示了发送装置中的信号处理模块结构的另一示例。图19例示了根据本公开的实现方式示例的无线通信装置的示例。图20例示了处理器2000的示例。图21例示了处理器3000的示例。图22例示了可以应用本公开的技术特征的5g使用场景的示例。图23例示了根据本公开的实施方式的无线通信装置。图24例示了根据本公开的实施方式的ai装置100。图25例示了根据本公开的实施方式的ai服务器200。图26例示了根据本公开的实施方式的ai系统1。具体实施方式图1示出了可以应用本公开的无线通信系统。该无线通信系统可以被称作演进umts地面无线电接入网络(e-utran)或长期演进(lte)/lte-a系统。e-utran包括向用户设备(ue)10提供控制平面和用户平面的至少一个基站(bs)20。ue10可以是固定的或移动的，并且可以被称作诸如移动站(ms)、用户终端(ut)、订户站(ss)、移动终端(mt)、无线装置等这样的另一术语。bs20通常是与ue10通信的固定站，并且可以被称作诸如演进节点b(enb)、基站收发机系统(bts)、接入点等这样的另一术语。bs20通过x2接口互连。bs20还通过s1接口连接到演进分组核心(epc)30，更具体地讲，通过s1-mme连接到移动性管理实体(mme)并通过s1-u连接到服务网关(s-gw)。epc30包括mme、s-gw和分组数据网络网关(p-gw)。mme具有ue的接入信息或者ue的能力信息，这种信息通常用于ue的移动性管理。s-gw是以e-utran作为端点的网关。p-gw是以pdn作为端点的网关。ue与网络之间的无线电接口协议的层可以基于通信系统中熟知的开放系统互连(osi)模型的下三层被分为第一层(l1)、第二层(l2)和第三层(l3)。在它们当中，属于第一层的物理(phy)层利用物理信道提供信息传送服务，属于第三层的无线电资源控制(rrc)层用于控制ue与网络之间的无线电资源。为此，rrc层在ue与bs之间交换rrc消息。图2是示出用于用户平面的无线协议架构的示图。图3是示出用于控制平面的无线协议架构的示图。用户平面是用于用户数据传输的协议栈。控制平面是用于控制信号传输的协议栈。参照图2和图3，phy层通过物理信道向上层提供信息传送服务。phy层通过传输信道连接到作为phy层的上层的介质访问控制(mac)层。通过传输信道在mac层与phy层之间传送数据。传输信道根据如何通过无线电接口传送数据及数据的特性来分类。数据在不同的phy层(即，发送器的phy层和接收器的phy层)之间通过物理信道来移动。物理信道可以根据正交频分复用(ofdm)方案来调制，并且使用时间和频率作为无线电资源。mac层的功能包括逻辑信道与传输信道之间的映射以及复用和解复用成通过物理信道在属于逻辑信道的mac服务数据单元(sdu)的传输信道上提供的传输块。mac层通过逻辑信道向无线电链路控制(rlc)层提供服务。rlc层的功能包括rlcsdu的级联、分段和重组。为了确保无线电承载(rb)所需的各种类型的服务质量(qos)，rlc层提供三种类型的操作模式：透明模式(tm)、未确认模式(um)和确认模式(am)。amrlc通过自动重传请求(arq)来提供纠错。rrc层仅被定义于控制平面上。rrc层与无线电承载的配置、重新配置和释放关联，并且负责逻辑信道、传输信道和phy信道的控制。rb表示由第一层(phy层)和第二层(mac层、rlc层和pdcp层)提供以便在ue与网络之间传送数据的逻辑路线。用户平面上的分组数据会聚协议(pdcp)层的功能包括用户数据的传送以及头压缩和加密。用户平面上的pdcp层的功能还包括控制平面数据的传送和加密/完整性保护。rb的配置意指定义无线协议层和信道的特性以便提供特定服务并且配置各个详细参数和操作方法的处理。rb可以被分为信令rb(srb)和数据rb(drb)这两种类型。srb用作在控制平面上发送rrc消息所经过的通道，drb用作在用户平面上发送用户数据所经过的通道。如果在ue的rrc层与e-utran的rrc层之间建立rrc连接，则ue处于rrc连接状态。否则，ue处于rrc空闲状态。用于从网络向ue发送数据的下行链路传输信道包括用于发送系统信息的广播信道(bch)以及用于发送用户业务或控制消息的下行链路共享信道(sch)。下行链路多播或广播服务的业务或控制消息可通过下行链路sch来发送，或者可通过另外的下行链路多播信道(mch)来发送。此外，用于从ue向网络发送数据的上行链路传输信道包括用于发送初始控制消息的随机接入信道(rach)以及用于发送用户业务或控制消息的上行链路共享信道(sch)。位于传输信道上方并被映射至传输信道的逻辑信道包括广播控制信道(bcch)、寻呼控制信道(pcch)、公共控制信道(ccch)、多播控制信道(mcch)和多播业务信道(mtch)。物理信道包括时域中的多个ofdm符号和频域中的多个子载波。一个子帧包括时域中的多个ofdm符号。rb是资源分配单位，包括多个ofdm符号和多个子载波。另外，各个子帧可将相应子帧的特定ofdm符号(例如，第一ofdm符号)的特定子载波用于物理下行链路控制信道(pdcch)，即，l1/l2控制信道。传输时间间隔(tti)是子帧传输的单位时间。下文中，将描述新无线电接入技术(新rat)或新无线电(nr)。随着通信装置越来越需要更大的通信容量，已出现了相对于现有无线电接入技术(rat)的改进的移动宽带通信的必要性。另外，通过连接多个装置和对象来提供许多不同服务的大规模机器类型通信(mtc)也是下一代通信中要考虑的主要问题之一。另外，还讨论了考虑易受可靠性或等待时间影响的服务或终端的通信系统设计。已讨论了考虑增强的移动宽带通信、大规模mtc、超可靠和低等待时间通信(urllc)等的下一代rat引入，并且在本公开中，出于描述的目的，对应的技术将被称为新rat或新无线电(nr)。图4例示应用nr的下一代无线电接入网络(ng-ran)的系统结构。参照图4，ng-ran可以包括向终端提供用户平面和控制平面协议终止的gnb和/或enb。图4例示只包括gnb的情况。gnb和enb通过xn接口连接。gnb和enb经由ng接口连接到5g核心网络(5gc)。更具体地，gnb和enb经由ng-c接口连接到接入和移动性管理功能(amf)，并且经由ng-u接口连接到用户平面功能(upf)。图5例示了ng-ran与5gc之间的功能划分。参照图5，gnb可以提供诸如小区间无线电资源管理(小区间rrm)、无线电承载管理(rb控制)、连接移动性控制、无线电准入控制、测量配置和规定、动态资源分配等这样的功能。amf可以提供诸如nas安全性、空闲状态移动性处理等这样的功能。upf可以提供诸如移动性锚定、pdu处理等这样的功能。smf可以提供诸如ueip地址指派、pdu会话控制等这样的功能。图6例示了可以在nr中应用的帧结构的示例。参照图6，帧可以由10毫秒(ms)组成，并且包括10个子帧，每个子帧由1ms组成。根据子载波间隔，可以在子帧中包括一个或多个时隙。下表1例示了子载波间隔配置μ。[表1]下表2例示了根据子载波间隔配置μ的帧中的时隙数目(nframe,μslot)、子帧中的时隙数目(nsubframe,μslo)、时隙中的符号数目(nslotsymb)等。[表2]在图6中，例示了μ＝0、1、2。物理下行链路控制信道(pdcch)可以包括一个或更多个控制信道元素(cce)，如下表3中例示的。[表3]聚合级别cce的数目112244881616也就是说，可以通过包括1、2、4、8或16个cce的资源传输pdcch。这里，cce包括六个资源元素组(reg)，并且一个reg包括频域中的一个资源块和时域中的一个正交频分复用(ofdm)符号。此外，在未来的无线通信系统中，可以引入称为控制资源集(coreset)的新单元。终端可以在coreset中接收pdcch。图7例示了coreset。参照图7，coreset包括频域中的ncoresetrb个资源块和时域中的ncoresetsymb∈{1,2,3}个符号。可以由基站经由更高层信令提供ncoresetrb和ncoresetsymb。如图7中例示的，coreset中可以包括多个cce(或reg)。ue可以尝试在coreset中以1、2、4、8或16个cce为单位检测pdcch。可以尝试在其中进行pdcch检测的一个或多个cce可以被称为pdcch候选。可以为终端配置多个coreset。图8是例示了相关技术的控制区域与nr中的coreset之间的差异的示图。参照图8，在供基站(bs)使用的整个系统频带上配置相关技术无线通信系统(例如，lte/lte-a)中的控制区域800。除了仅支持窄带的一些终端(例如，emtc/nb-iot终端)之外的所有终端必须能够接收bs的整个系统频带的无线信号，以便适当地接收/解码由bs发送的控制信息。另一方面，在nr中，引入了上述的coreset。coreset801、802和803是用于将由终端接收的控制信息的无线电资源，并且可以仅使用部分而非整个系统带宽。bs可以将coreset分配给每个ue，并且可以通过分配的coreset发送控制信息。例如，在图8中，第一coreset801可以被分配给ue1，第二coreset802可以被分配给ue2，并且第三coreset803可以被分配给ue3。在nr中，终端可以在不必接收整个系统频带的情况下从bs接收控制信息。coreset可以包括用于发送ue特定控制信息的ue特定coreset和用于发送所有ue公共的控制信息的公共coreset。此外，根据应用，nr可能需要高可靠性。在这种情形下，与传统技术相比，通过下行链路控制信道(例如，物理下行链路控制信道(pdcch))发送的下行链路控制信息(dci)的目标误块率(bler)可以显著降低。作为满足要求高可靠性的要求的方法的示例，可以减少dci中包括的内容和/或可以增加用于dci传输的资源量。这里，资源可以包括时域中的资源、频域中的资源、代码域中的资源和空间域中的资源中的至少一者。在nr中，可以应用以下的技术/特征。<自包含子帧结构>图9例示了用于新无线电接入技术的帧结构的示例。在nr中，如图9中所示，在一个tti内控制信道和数据信道被时分复用的结构可以被视为帧结构，以便使等待时间最小化。在图9中，阴影区域表示下行链路控制区域，黑色区域表示上行链路控制区域。剩余区域可以用于下行链路(dl)数据传输或上行链路(ul)数据传输。这种结构的特征在于，在一个子帧内依次执行dl传输和ul传输，因此可以传输dl数据并且可以在该子帧内接收ulack/nack。因此，从发生数据传输错误到数据重新传输所需的时间缩短，由此使最终数据传输的等待时间最小化。在该数据和控制tdm的子帧结构中，可能需要基站和终端从发送模式切换至接收模式或从接收模式切换至发送模式的时间间隙。为此，dl切换至ul时的一些ofdm符号可以被设置为自包含子帧结构中的保护时段(gp)。<模拟波束成形#1>波长缩短为毫米波(mmw)，因此可以在同一区域中安装大量天线元件。即，波长在30ghz处为1cm，因此总共100个天线元件可以以0.5λ(波长)的间隔以二维阵列的形式安装在5×5cm的面板中。因此，在mmw中，能够使用大量天线元件来增加波束成形(bf)增益，以增加覆盖范围或提高吞吐量。在这种情况下，如果提供收发器单元(txru)以调节每个天线元件的发送功率和相位，则可以执行针对每个频率资源的独立波束成形。然而，针对所有的大约100个天线元件都安装txru就成本而言效率降低。因此，考虑使用模拟相移器将大量天线元件映射至一个txru并且控制波束方向的方法。这种模拟波束成形可以在所有频带中仅形成一个波束方向，因此不能提供频率选择性波束成形。具有比q个天线元件少的b个txru的混合波束成形(bf)可以被认为是数字bf和模拟bf的中间形式。在这种情况下，可以同时传输的波束的方向的数目限于b，尽管该数目取决于连接b个txru和q个天线元件的方法。<模拟波束成形#2>当在nr中使用多根天线时，作为数字波束成形与模拟波束成形的组合的混合波束成形出现。这里，在模拟波束成形(或rf波束成形)中，rf端执行预编码(或组合)，因此能够在减少rf链的数目和d/a(或a/d)转换器的数目的同时实现类似于数字波束成形的性能。为了方便描述，混合波束成形结构可以用n个txru和m根物理天线表示。然后，将在发送端处发送的l个数据层的数字波束成形可以用n×l矩阵表示，转换后的n个数字信号经由txru被转换成模拟信号，并且应用由m×n矩阵表示的模拟波束成形。图10是例示了从txru和物理天线的角度看的混合波束成形的抽象示意图。在图10中，数字波束的数目为l，并且模拟波束的数目是n。另外，在nr系统中，通过将基站设计成以符号为单位改变模拟波束成形，考虑针对位于特定区域中的终端支持更高效的波束成形。此外，当将n个txru和m根rf天线定义为图7中的一个天线面板时，考虑在nr系统引入适用独立混合波束成形的多个天线面板。当基站使用如上所述的多个模拟波束时，适于接收信号的模拟波束对于终端可以是不同的，因此考虑至少针对同步信号、系统信息和寻呼，在特定子帧(sf)中按符号由基站施加的扫描多个模拟波束的波束扫描操作使得所有终端都可以有接收机会。图11例示了在下行链路(dl)发送过程中的用于同步信号和系统信息的波束扫描操作。在图11中，以广播方式发送nr系统的系统信息的物理资源(或物理信道)被称为物理广播信道(xpbch)。这里，可以在一个符号内同时发送属于不同天线面板的模拟波束，并且正在讨论引入作为应用了(对应于特定天线面板的)单个模拟波束的参考信号(rs)的波束参考信号(brs)以便测量每个模拟波束的信道的方法。可以针对多个天线端口定义brs，并且brs的每个天线端口可以对应于单个模拟波束。这里，模拟波束组中的所有模拟波束都被应用于同步信号或xpbch，然后发送同步信号或xpbch，使得任意终端都可以连续地接收同步信号或xpbch。在nr中，同步信号块(ssb(＝同步信号和物理广播信道(pbch))可以由ssb内的按从0至3的升序编号的时域中的四个ofdm符号构成；并且主同步信号(pss)、辅同步信号(sss)和与解调参考信号(dmrs)关联的pbch可以被映射到符号。这里，同步信号块可以被称为ss/pbch块。在nr中，由于可以分别在不同时间发送多个同步信号块(ssb)并且ssb可以被用于执行初始接入(ia)、服务小区测量等，因此当ssb的发送时间和资源与其它信号的发送时间和资源交叠时优选地首先发送ssb。为此目的，网络可以广播ssb的发送时间和资源信息，或者通过ue特定rrc信令来指示它们。在nr中，可以执行基于波束的发送和接收。如果当前服务波束的接收性能下降，则可以执行通过所谓的波束故障恢复(bfr)搜索新波束的处理。由于bfr处理不旨在声明网络与ue之间链路的错误或故障，因此即使执行了bfr处理，也可以假定保持与当前服务小区的连接。在bfr处理期间，可以执行由网络配置的(可以依据csi-rs端口或同步信号块(ssb)索引来表示的)不同波束的测量，并且可以选择对于对应ue而言的最佳波束。ue可以以其执行与产生良好测量结果的波束关联的rach处理的方式来执行bfr处理。现在，描述发送配置指示符(下文中，tci)状态。tci状态可以针对控制信道的每个coreset来配置并且被用作用于确定ue的接收(rx)波束的参数。对于服务小区的每个dlbwp，ue可以配置有三个或更少的coreset。另外，对于每个coreset，可以向ue提供以下信息。1)coreset索引p(例如，0至11中的一个，每个coreset的索引可以在单个服务小区的bwp中被唯一地确定)，2)pdcchdm-rs加扰序列初始化值，3)时域中的coreset的时段(可以以符号为单位给出)，4)资源块集合，5)cce-reg映射参数，6)表示用于在每个coreset中接收pdcch的dm-rs天线端口的准共址(qcl)信息的天线端口准共址(来自通过被称为“tci-state”的更高层参数证实的一组天线端口准共址)，7)对于coreset中的pdcch所发送的特定dci格式而言是否存在发送配置指示(tci)字段等的指示。这里，“tci-state”参数与对应于一个或两个下行链路参考信号的qcl类型相关联(存在qcl类型a、b、c和d。参照表4)。[表4]qcl类型描述qcl-类型a多普勒频移、多普勒扩展、平均延迟、延迟扩展qcl-类型b多普勒频移、多普勒扩展qcl-类型c多普勒频移、平均延迟qcl-类型d空间rx参数每个“tci-state”可以包括用于配置一个或两个下行链路参考信号与pdsch的dm-rs端口之间的准共址关系的参数。此外，在索引为0的coreset的情况下，ue可以假定用于coreset的pdcch接收的dm-rs天线端口准共址于：i)由针对coreset的macce激活命令所指示的tci状态配置的一个或更多个下行链路参考信号，或ii)在不是被触发基于无竞争的随机接入过程的pdcch命令发起的最近的随机接入过程期间由ue识别的ss/pbch块(除非ue在最近的随机接入过程之后没有接收到指示用于coreset的tci状态的macce激活命令)。对于索引不为0的coreset，在向ue提供用于coreset的单个tci状态或者ue接收到针对为coreset提供的tci状态之一的macce激活命令的情况下，ue可以假定与coreset中的pdcch接收相关的dm-rs天线端口与由tci状态配置的一个或更多个下行链路参考信号准共址。在具有索引0的coreset的情况下，ue可以预计针对coreset的macce激活命令所指示的tci状态下的csi-rs的qcl-typed由ss/pbch块提供。在ue接收到针对tci状态之一的macce激活命令的情况下，ue可以在用于发送提供激活命令的pdsch的harq-ack信息的3毫秒时隙之后应用激活命令。当应用激活命令时，激活bwp可以被定义为时隙中的激活bwp。在针对服务小区中的ue配置的每个dlbwp中，可以向ue提供10个或更少的搜索空间集。对于每个搜索空间集，ue可以被提供以下信息中的至少一个。1)搜索空间集索引s(0≤s<40)，2)coresetp与搜索空间集s之间的关联，3)pdcch监控时段和pdcch监视偏移(以时隙为单位)，4)在时隙内的pdcch监视模式(例如，该模式指示用于pdcch监视的时隙内的coreset的第一个符号)，5)存在搜索空间集s的时隙的数目，6)每个cce聚合级别的pdcch候选的数目，以及7)指示搜索空间集s是css还是uss的信息等。在nr中，可以通过pbch(或用于切换或pscell配置或bwp配置的ue专用信令)配置coreset#0。通过pbch配置的搜索空间(ss)集#0对于每个关联的ssb而言可以具有不同的监视偏移(例如，时隙偏移、符号偏移)。可能必须使ue需要监视的搜索空间时机最小化。另选地，这在提供波束扫描控制/数据区域的意义上可能是必要的，该波束扫描控制/数据区域可以根据每个波束发送控制/数据，以便在ue的最佳波束被动态改变的情形下持久地与ue通信。图12例示了ssb、coreset#0与搜索空间集(ss集)之间的关联。参照图12，coreset#0可以是用于监视传送剩余系统信息(rmsi)调度信息的dci的coreset。在coreset#0的coreset配置当中，可以通过pbch配置频域中的位置和大小、时域中的持续时间等。coreset#0的一个特性是，对于大多数情况，其余的coreset配置是固定的。除了rmsi之外，用于随机接入的其它系统信息(osi)、寻呼、公共搜索空间((一个或多个)css)也可以被分配给coreset#0，并且也可以用于发送ue特定搜索空间(uss)或ue专用的pdcch。在分别配置了用于osi、寻呼和随机接入的搜索空间集的情况下，对应的搜索空间集可以使用不同的搜索空间索引。作为coreset#0的另一特性，可能不存在发送配置指示(tci)状态的显式配置。如上所述，tci状态可以意指ue在nr中配置接收波束所需的信息。可以通过对应的coreset/搜索空间集所关联的ssb来确定coreset#0中的tci状态。可能存在对于每个ssb而言关联的coreset#0和搜索空间集#0。每个ue可以对每个ssb执行测量，并且基于其测量结果最佳的ssb的pbch信息来监视与相应ssb关联的coreset#0/搜索空间集#0。图12表示用于通过不同的ssb区分搜索空间集#0的搜索空间集#0-0、搜索空间集#0-1等。在搜索空间集#0-x中，x意指关联的ssb索引。另外，在nr中，即使在coreset#0中被配置用于公共搜索空间(css)的区域中，也可以发送ue专用的pdsch调度信息。在这种情况下，ue需要对对应的dci执行监视。例如，以下操作是可用的。1)对于广播/非广播pdcch的qcl假定i)对于至少非广播pdcch，网络和ue在连接模式下对ssb/coreset#0/ss#0保持相同的理解。ii)对于广播pdcch，在连接模式、非激活模式和空闲模式中的全部中，需要基于哪个ssb监视公共搜索空间可能是ue实现方式的问题。iii)单播的pdsch可以由与coreset#0相关的dci调度。2)在公共搜索空间中的ue专用(单播、非广播)dci监视。i)在公共搜索空间被配置为rmsi-pdcch-config、osi-searchspace、paging-searchspace和ra-searchspace的情况下，在c-rnti可以使用之后，可以在非drx定时监视其中使用c-rnti的dci格式0_0/1_0。ii)在公共搜索空间被配置为rmsi-pdcch-config、osi-searchspace、paging-searchspace和ra-searchspace的情况下，在c-rnti可以使用之后，可以在非dcx定时监视其中使用cs-rnti的dci格式0_0/1_0。即，可以通过pbch(即，rmsi-pdcch-config)、rmsi(即，osi-searchspace、paging-searchspace和ra-searchspace)等用针对每个目标的搜索空间集配置来配置ue。在对应的搜索空间集和coreset中，除了作为目标的信号之外，还可以监视用c-rnti/cs-rnti加扰的dci格式0_0/1_0。另外，可以针对由ue选择的搜索空间集(例如，图12中的搜索空间集#0-0或搜索空间集#0-1)执行对广播pdcch的监视。另一方面，对于非广播pdcch，应该在基于网络与ue之间的相同理解而选择的搜索空间集中执行监视。例如，在网络预计ue在搜索空间集#1中监视而ue在搜索空间集#2中监视的情况下，在网络和ue之间出现误解。这是低效的，因为当不存在对非广播(或单播)pdcch监视的相同理解时，网络可能将对应的pdcch重复发送到与每个ssb关联的所有搜索空间集。另选地，在特定模式下可能需要对广播/非广播二者的理解相同，以便同时执行对广播pdcch和非广播pdcch的监视。本公开提出了用于执行上述操作的方法如下。[无tci的coreset的tci更新]非广播pdcch可以用于回退dci等，并且即使在公共搜索空间(css)中也可以对其进行监视。根据nr中的tci状态，coreset可以被分为具有tci状态的coreset和不具有tci状态的coreset。根据波束扫描，不具有tci状态的coreset可以被分为波束扫描coreset和非波束扫描coreset。波束扫描coreset可以意指从关联的ssb导出tci状态的coreset，如coreset#0。在这种情况下，可以通过rach过程或网络信令(例如，通过rrc、macce等发信号通知)来执行tci更新。尽管coreset配置不包括tci状态，但是非波束扫描coreset可以意指其tci状态通过rach过程或网络信令(例如，rrc信号或macce)定义的coreset。在本公开中，如下提出了没有tci状态的coreset的tci更新操作。1.用于波束扫描coreset的操作a.在通过rach过程或网络信令发生了针对没有tci状态的波束扫描coreset的tci更新的情况下，ue可以在与更新后的tci状态关联的搜索空间集中执行监视。这可能意味着，通过tci更新而改变相应搜索空间集的监视偏移(例如，时隙偏移和符号偏移)(然而，coreset可能不改变)，并且可以通过假定改变后的监视时机中的更新的tcci来配置接收波束。b.例如，图12中的ue可以在与通过初始接入等选择的ssb#0关联的coreset#0/搜索空间集#0-0中对dci执行监视。随后，在通过附加rach过程或网络信令将tci状态从0变为1的情况下，ue可以在coreset#0/搜索空间集#0-1中对相应dci执行监视。2.用于非波束扫描coreset的操作a.在具有tci状态的coreset的tci状态被更新的情况下，当ue在与相应coreset关联的(一个或多个)搜索空间集中执行监视时，ue可以在基于更新后的tci配置接收波束之后执行监视。在这种情况下，可以基于最近执行的rach过程或最近接收到的tci更新来执行tci更新，或者可以通过rach和信令(rrc或macce)当中的最近执行的过程来确定tci更新。另选地，可以针对每个coreset定义特定的更新方法(或可更新的tci格式(例如，ssb或csi-rs))。例如，对于用于波束故障恢复(bfr)的bfrcoreset，可以仅将通过rach过程进行的tci更新或ssb类型的tci更新视为有效更新。b.更新后的tci的格式可以根据coreset的类型而改变。例如，对于每个coreset，可以定义：i)仅允许与ssb关联的tci状态的coreset以及ii)仅允许与csi-rs端口关联的tci状态的coreset。作为示例，在现有tci状态与ssb关联的情况下，假定并应用仅与ssb关联的tci状态有效。作为另一示例，可以根据在对应coreset中执行的监视的rnti或目的或dci格式来确定有效tci的类型。[公共搜索空间(css)中的非广播pdcch监视]如上所述，可以在css中监视非广播(或单播)pdcch，并且对于非广播pdcch，优选的是，假定与ue和网络的tci相关的理解相同。在nr中，coreset#0可以用于接收rmsi、osi、寻呼、随机接入响应(rar)、dci格式0_0/1_0、uss等。根据ue的接收方法或tci应用方法，可以将信息分为组1(rmsi、osi和寻呼)和组2(rar、dci格式0_0/1_0和uss)。可能优选的是，组1在波束扫描coreset中执行监视，因为多个ue利用广播pdcch接收公共信息。由于非广播pdcch需要网络和ue之间对tci的理解相同，因此优选的是，组2通过rach或网络信令在tci更新可用的coreset中执行监视。然而，如上所述，可以在coreset#0中监视组1和组2二者。因此，在本公开中，可以根据被监视的信息的类型、dci格式或搜索空间集类型来不同地配置coreset#0的tci应用方法。另外，可以根据与coreset#0关联的搜索空间集类型来不同地应用tci更新方法。例如，在与coreset#0关联的搜索空间集#0中，可以执行对rmsi、osi和寻呼的监视，而在搜索空间集#1中，可以执行对rar、dci格式0_0/1_0(通过c-rnti)和uss的监视。此时，在搜索空间集#0中，波束扫描可用，并且可以通过每个波束重复发送相同的信息。因此，ue可以基于与相应tci的ssb关联的搜索空间集#0的监视时机中的ue的最优选tci在该监视时机中执行监视。即，对于搜索空间集#0，可以假定不执行网络的tci更新信令。另一方面，由于搜索空间集#1需要对非广播pdcch执行监视，因此用于监视相应搜索空间集的时机中的coreset#0的tci状态需要被假定为在网络和ue之间相同。因此，在监视用于coreset#0的搜索空间集#1的情况下，可以配置coreset#0的tci，并且可以仅针对搜索空间集#1执行通过网络(或通过rach过程)的tci更新。换句话说，可以根据用于coreset#0的搜索空间集或被监视信息的类型来改变tci更新方法和应用更新后的tci时的监视时机。[tci状态的优先级]如上所述，可以根据搜索空间集不同地应用coreset#0的tci状态。图13例示了假定将coreset#0应用于搜索空间集#0和搜索空间集#1，在搜索空间集#0中执行对广播pdcch的监视，并且在搜索空间集#1中执行对非广播pdcch的监视的情况。参照图13，示出了以下情况：对于搜索空间集(ss集)#0，通过ue的决定，确定从时隙“n”起应用tci#5，但是对于搜索空间集#1，由于没有网络信令的tci更新，因此需要在时隙“n”中应用tci#0。在这种情况下，可能出现在同一时隙中在同一coreset中假定不同tci的情况。这可能意味着，ue需要应用两个不同的接收波束或者选择单个tci。在这种情况下(即，针对同一coreset配置假定不同tci状态的搜索空间集，并且针对每个搜索空间集在同一时隙中分配了相同的监视时机)，根据本公开，可以基于被监视信息的类型或附加信令信息来确定将要实际应用的tci状态。这也可能意味着，可以在对应时隙中跳过对要应用不同tci的信息的监视。在同一时隙或时域中配置有不同tci的coreset(或搜索空间集)交叠的情况下，对于tci选择(或用于执行搜索空间集的监视和/或选择的coreset)的优先级，可以考虑以下事项。1.可以根据被监视信息的类型来确定tci的优先级。a.例如，由于可以仅在特定窗口中监视广播pdcch当中的寻呼相关信息，并且对应信息可以传送诸如si更新这样的信息，因此优选的是应用更高的优先级。因此，在具有不同tci状态的pdcch交叠的情况下，可以按i)寻呼相关pdcch，ii)非广播pdcch和iii)广播pdcch的顺序确定tci的优先级。在通过寻呼触发si更新的情况下，优选的是，si-rnti具有优先级。因此，可以按i)基于si-rnti的pdcch，ii)非广播pdcch和iii)基于p-rnti的pdcch(或者p-rnti>非广播pdcch)的顺序应用优先级。2.通常，可以应用用于监视非广播pdcch的tci状态。a.在通常情况下，在广播pdcch的接收一次成功情况下，由于长时间不需要更新信息，因此为了确保非广播pdcch的发送/接收时机，可能需要广播pdcch。另选地，在这种情况下，可以将广播pdcch定义为在假定不同tci的监视时机中被监视。b.用于广播pdcch监视的tci状态具有较高优先级的情况可以如下。i.在从网络指示广播pdcch信息的改变的情况下，可以优先地应用用于监视该信息的搜索空间集的tci。例如，接收到系统信息被更新的信号的ue可以在从对应定时起的预定时间窗口期间优先地应用针对与rmsi和osi相关的pdcch监视的tci。窗口的时间段可以是预定义的或者由网络信令等确定。ii.可以针对每个广播信息确定具有高优先级的时段(和/或窗口)。例如，需要在预定时间段中接收系统信息，为此，它可以是预定义的或者由网络指示，使得用于执行系统信息监视的coreset/搜索空间集的tci在每个对应的时间段中具有最高优先级。另选地，每个ue可以向网络报告向广播pdcch的tci提供更高优先级的时间段。[波束扫描coreset的bd/ce复杂度]在nr中，可以针对ue配置多个coreset和搜索空间集。因此，考虑到盲解码(bd)和信道估计(ce)的处理时间和ue复杂度，可以预定义可以在时隙中执行的最大盲解码(bd)数目和可以用于信道估计(ce)的最大cce数目(下文中，称为bd/cce数目或bd/ce数目)。在bd数目或cce数目超过对应极限的情况下，可以执行跳过对相应时隙中的pdcch候选的一部分的监视的处理，并且对被跳过的pdcch候选的信息的理解在网络和ue而言之间必须相同。然而，如上所述，为了在波束扫描coreset中监视广播pdcch，可以由ue确定tci状态，并且可以在与相应tci状态关联的搜索空间集(监视时机)中执行bd和ce。这可能意味着，网络无法得知ue的pdcch候选跳过的信息。为了解决此问题，本公开提出了如下的用于计算波束扫描coreset(例如，coreset#0)中的bd/cce数目的方法。可以基于由公共信令和/或ue专用信令指示的ssb来操作下述的ssb。1.假定对所有波束执行bda.例如，对于coreset#0/搜索空间集#0，所生成的coreset#0/搜索空间集#0的数目与ssb的数目一样多，并且每个coreset#0/搜索空间集#0基于不同的tci状态发送/接收信息。在这种情况下，作为计算bd/cce数目的方法，可以考虑与被分配coreset#0/搜索空间集#0的所有时隙中的广播pdcch监视对应的bd/cce数目。2.基于ue报告，假定与x个ssb关联的时隙中的bd/cce数目a.ue可以仅在监视与x个ssb关联的coreset#0/搜索空间集#0的时隙中报告针对ssb的测量结果并且将对应的bd/cce数目与对应时隙的极限进行比较。b.此时，x值可以是预定义的或者通过网络信令指示。3.基于最近执行的rach过程选择ssb的方法a.广播pdcch的bd数目/cce数目可以仅应用在与下述tci状态所关联的coreset#0/搜索空间集#0相对应的时隙中，该tci状态被假定用于在最近执行的rach过程中接收rar。b.另选地，确定与网络最近发信号通知的tci状态关联的ssb是有效的，并且可以仅考虑与相应ssb所关联的coreset#0/搜索空间集#0对应的bd/cce数目。i.当发信号通知用于pdcchcoreset的tci状态时，在基于csi-rs端口配置相应tci状态的情况下，网络可以将与相应csi-rs端口关联的ssb信息告知ue。这可以被实现为针对被配置用于波束管理用途等的csi-rs端口向ue告知与每个端口关联的ssb索引的方法。在具有不同tci状态的coreset在时域中交叠并且跳过对整个搜索空间集的监视的情况下，建议在对应极限中可以不考虑用于相应搜索空间集的cce/bd数目。另外，在ue搜索空间集被丢弃的情况下，建议假定在相应时隙中不配置对应的ue搜索空间集。这可能意味着，对应的搜索空间集不被应用于nr中引入的搜索空间集级别pdcch映射(或丢弃)。特别地，在nr中，随着搜索空间集id减小，设置更高的优先级，并且在特定搜索空间集被丢弃的情况下，具有比相应搜索空间集的数目大的数目的搜索空间集id的所有搜索空间集可以被跳过，但是该规则不适用于根据本公开被跳过的搜索空间集。例如，在同一时隙中监视ue搜索空间集#0、#1和#2并且通过tci交叠跳过ue搜索空间集#1的情况下，仅ue搜索空间集#0和ue搜索空间集#2可以应用于搜索空间集级别监视跳过。当ue在coreset#x中配置有css#1并且在coreset#y中配置有css#2时，可以分别向搜索空间的时间段/监视添加根据不同配置的css#1和/或css#2的监视时机。作为示例，当css#x监视si-rnti或p-rnti时，可以根据正发送的si的时间段或p0限制监视情况。ue可能不知道监视si-rnti或p-rnti的准确定时，并且像这样在网络与ue之间发生歧义的情况下，可以通过考虑可能出现相应监视的所有情况来确定bd/ce预算。在不存在歧义的情况下，可以通过仅考虑实际发生监视的情况来确定bd/ce预算。如此，当实际上被考虑用于bd/ce的搜索空间集被称为ss#1、ss#2、...、ss#k时，并且当根据ue的tci状态或qcl复用/信道复用规则在对应时隙(或符号)中监视的搜索空间集被确定为ss’#1、ss’#2、…、ss’#m时，可以基于此来确定bd/ce预算。另选地，不考虑这一点，还可以基于ss#1、ss#2、…、ss#k来确定bd/ce预算。在针对若干个coreset配置css的情况下，即使ue的tci状态相同，也无法监视uss，因为用于监视若干个coreset的bd/ce预算太大。因此，在时隙中监视的coreset/css可以被限制为1个。在这种情况下，在单独配置用于时隙格式指示(sfi)的ss的情况下，假定可以对其进行单独监视。作为示例，当css#0/0a被映射到coreset#0并且css#2/css#3被映射到coreset#1时，可以假定一次仅监视两个coreset中的一个。此时，可以根据对应时隙中的信道/操作优先级(例如，si更新si-rnti＞c-rnti，随机接入窗口期间的ra-rnti)来确定选择哪个coreset。当选择单个coreset时，在若干个css被映射到单个coreset的情况下，可以如下对其进行操作。1)可以假定单个coreset中的所有css(sfi-ss可能是例外)具有相同的聚合级别(al)/候选集。另选地，假定至少聚合级别集是包含关系，并且用于公共聚合级别的候选集是相同的。这是为了使未交叠的cce最小化而设计的。2)可能不在单个coreset中配置一个或更多个css。单个css可以被映射到若干个rnti，但是假定始终仅映射一个css。在这种情况下，对于用于si-rnti和ra-rnti的搜索空间具有不同的监视时间段的情况，可能存在限制。3)可以考虑所有css的并集。这可能具有增加ue的信道估计复杂度的缺点。下文中，通过本公开的各种应用示例来描述本公开的内容。每个实施方式可以有附加的公开。示例1)coreset的tci状态配置可以只应用于uss。每个coreset中的与ue的接收波束配置相关的tci状态配置可以被配置为限于uss。另选地，显式tci配置可以可用于通过ue特定rrc信令配置的coreset，并且这可以通过rrc、mac、rach等来配置或更新。css(si-rnti、p-rnti、ra-rnti)可以基于ue选择。可以通过ue选择来配置与css(例如，si-rnti、p-rnti、ra-rnti)关联的coreset的tci状态。这可以包括通过ue自主测量进行的tci配置，并且还可以包括ue通过诸如rach这样的过程来配置tci的情况(没有网络的显式tci配置信令)。uss可以基于网络配置。由于用于uss的波束扫描可能造成资源浪费，因此优选的是，通过网络配置用于其中配置了uss的coreset的tci配置，并且可以通过rach或网络信令来更新它。对于bd/ce，可以考虑所有可用的ss#0。对于ra-rnti，可以仅考虑随机接入窗口。ue可以将信道估计的复杂度分别计算为不执行信道估计的bd数目和不交叠cce数目。这可以被用作确定搜索空间集、候选等以在对应时隙中执行监视的标准。ss#0可以具有波束扫描特性，并且ue可以通过最佳波束监视对应的信息。在这种情况下，由于可以解释为与不同ssb关联的所有每个搜索空间集(ss集)#0都是盲解码的，因此，这建议对在所有可用搜索空间集#0中不交叠cce数目和bd数目进行计数。然而，在监视ra-rnti的搜索空间集的情况下，可以通过prack发送定时和网络配置来确定监视起点和监视窗口，并且由于仅对相应区域执行监视，因此bd/cce数目计数可以被限制性地应用于相应区域。这也可以应用于监视(由p-rnti加扰的)寻呼的情况。即，仅在被配置为监视寻呼的区域中执行对相应搜索空间集的监视，并且可以对bd/cce数目进行计数。可以根据ue的模式来应用不同的操作。例如，处于空闲模式的ue可以在所有可用搜索空间集#0中对bd/cce数目进行计数，并且处于连接模式的ue可以仅对与下述tci状态(例如，ssb索引)关联的搜索空间集中的bd/cce数目进行计数，该tci状态通过网络来配置和/或通过ue的rach过程等来确定。tci状态冲突时的处理。uss/css可以被时分复用(tdm)。或者，发生冲突时，可以遵循css。uss和css通常可以被tdm，并且在uss和css在时域中交叠的情况下，可以根据上述优先级规则来确定优先级。例如，在uss和css交叠的情况下，可以假定它遵循通过css配置的tci状态。关于css上的c-rnti的tci假定。在公共搜索空间集中，还可以执行对诸如回退dci这样的用c-rnti加扰的pdcch的监视。在这种情况下，ue还可以将在监视对应css时应用的tci状态应用于c-rnti监视。另外，css中的c-rnti监视可以仅在保证网络和ue之间对tci的理解相同的时隙中执行。这可能意味着，在网络无法确保ue在其中执行监视的时隙的情况下，可以在对应时隙中跳过c-rnti监视。示例2)coreset的tci状态配置可以只应用于uss。可以通过网络信令或rach过程来确定uss被配置到的coreset的tci。css(si-rnti、p-rnti、ra-rnti)可以仅基于rach过程。换句话说，对于css，可以仅通过rach过程来确定tci状态。对于bd/ce，可以仅考虑关联的ss#0。对于ra-rnti，可以仅考虑随机接入窗口。对tci状态冲突的处理。uss/css可以被tdm。当发生冲突时，可以遵循css。示例3)coreset的tci状态配置可以只应用于具有c-rnti的(一个或多个)搜索空间。css(si-rnti、p-rnti、ra-rnti)可以基于ue选择，并且c-rnti可以基于网络配置。对于bd/ce，可以考虑所有可用的ss#0。对于ra-rnti，可以仅考虑随机接入(ra)窗口。对于tci状态冲突的处理，当配置c-rnti时，其可以被配置为具有最高优先级。当其交叠时，其可以遵循与c-rnti关联的ss的tci。示例4)可以针对每个coreset确定tci状态。例如，对于coreset#0，可以基于rrc连接来确定tci状态。对于所有rnti，css/uss可以遵循所配置的tci状态。当配置了tci状态时，tci状态可以仅基于ssb。可以不允许ue利用与另一个ssb而非关联的ssb关联的波束来监视css。tci状态配置可能有限制(例如，除了csi-rs之外)。当由c-rnti加扰的pdcch如同回退dci一样需要利用css来监视(或者被如此假定)时，可以假定搜索空间集#0不执行对应的监视。这是因为，在ue在如同搜索空间集#0一样的通过不同ssb确定了tci状态的搜索空间集中任意地确定监视时机的情况下，在网络与ue之间可能发生监视时机的歧义。这可能意味着，在应用了波束扫描的搜索空间集中不执行对c-rnti的监视，并且ue可以根据优选的波束确定监视时机。另外，在配置了特定搜索空间集并且确定了在对应搜索空间集中监视的rnti的监视窗口的情况下(例如，rar和寻呼)，可以仅在对应窗口中应用bd/cce计数和c-rnti监视。这可以包括以下操作：在配置了si更新的情况下，配置了用于执行对si-rnti的监视的时机和窗口，并且仅在对应窗口中监视si-rnti。ue可以向网络报告针对特定rnti(例如，si-rnti)的ue自主监视时机。这可能意味着，网络和ue对于相应时机的相应rnti监视的bd/cce数目计数具有相同的理解。另选地，在ue自主执行监视的情况下，即，在ue执行没有通过网络配置定义或者没有被预定义的监视的情况下，可以不对相应监视的bd/cce数目进行计数。这可能意味着，ue可以仅在通过网络配置定义或被预定义的监视时机中对bd/cce数目进行计数，并且仅在监视可用的时机(例如，不进行正式监视的时隙)中由ue自主地执行其它监视。另外，这可以假定，在此自主监视时机不执行对ue专用信令(例如，c-rnti)的监视。在以上描述中，提出了确定针对其中未配置tci状态的coreset的tci(或qcl)假定的方法。以下，本公开详细提出了处理其中未配置tci状态的coreset的方法。<没有“tci-statespdcch”的coreset的tci配置方法>在nr中，可以如下定义coreset中的tci相关信息。在以下参数“tci-statespdcch”包括多个tci状态的情况下，可以通过macce信令告知针对被应用了coreset的tci信息选择了多个tci状态之一。在以下参数“tci-statespdcch”中仅配置单个tci状态的情况下，可以基于对应tci状态来确定相应coreset的qcl假定。[表5]根据上表，“tci-statespdcch”可以被定义为在“tci-states”中定义的多个tci状态的子集。在本公开中，为了便于公开内容描述，可以通过“tci超集”写入作为“tci-statespdcch”的超集的“tci-states”。这里，“tci状态”可以意指针对除了控制信道用途之外的其它用途(例如，pdsch)发信号通知的tci集，并且可以是包括控制信道用途的“tci-statespdcch”的超集。即，可以通过针对每个coreset配置的“tci-statespdcch”来确定nr控制信道的qcl假定，并且“tci-statespdcch”可以被定义为作为另一rrc参数的“tci-states”的子集。ue可以根据每个coreset的tci信息来确定当接收到对应coreset时假定的接收波束。coreset中的“tci-statespdcch”可以是可选的参数。在这种情况下，对于其中未配置“tci-statespdcch”的coreset，需要默认tci(或qcl)假定。本公开提出了针对其中未配置“tci-statespdcch”的coreset(下文中，为了方便描述，这可以被称为“无tcicoreset”)的处理方法。可以独立地或组合地实现下述方法。作为示例，可以通过下面的方法1和方法3当中的最近执行的处理来确定对应的应用方法。方法1)介质访问控制(mac)控制元素(ce)信令基本上，在通过rrc信令针对特定coreset配置多个tci状态的情况下，网络可以向ue指示多个tci状态当中的实际将应用的tci状态。这也可以应用于以下情况：未针对coreset配置tci状态，并且macce可以在预定池中选择tci状态并且发信号通知该tci状态(在coreset中没有“tci-statespdcch”的情况下)。可以如下确定用于macce信令的池。选项1)tci-states可以基于“tci-states(上述的tci超集)”通过macce信令执行tci配置。例如，在可以被包括在“tci-states”中的最大状态数目为64的情况下，macce信令可以使用6个比特指示特定的tci状态。在使用选项1的情况下，这意味着tci配置是由基于tci状态的最大数目的比特长度指示的。这也可能意味着，基于tci状态的最大数目而与实际配置的tci状态无关地确定比特长度。在coreset配置中未向ue发信号通知“tci-statespdcch”的情况下，可以向ue发信号通知单独通过macce发信号通知的“tci-states”的tci状态之一并且ue使用它作为对应coreset的tci信息。图14例示了根据本公开的实施方式的确定ue的发送配置指示符(tci)的方法。参照图14，ue接收包括多个tci状态的无线电资源控制(rrc)信号(步骤s100)。ue接收告知多个tci状态中的一个tci状态的介质访问控制(mac)控制元素(ce)(步骤s200)。ue基于rrc信号和macce确定或识别用于控制资源集(coreset)的tci(步骤s300)。即，ue可以基于rrc信号或macce来确定或识别用于coreset的tci(tci状态)。换句话说，可以通过rrc信号或macce为ue配置用于coreset的tci(tci状态)。当在基站(网络)的一方面表示时，基站可以通过rrc信号或macce针对ue配置用于coreset的tci(tci状态)。下文中，详细描述图14中示出的步骤中的每一个。首先，rrc信号可以是包括与物理下行链路共享信道(pdsch)相关的tci状态的第一rrc信号或包括与物理下行链路控制信道(pdcch)相关的tci状态的第二rrc信号。特别地，第一rrc信号可以包括下表中示出的内容。[表6]在上表中，“tci-statestoaddmodlist”可以是包括单个参考信号(rs)集中的下行链路参考信号(dlrs)与pdschdmrs端口之间的qcl关系的发送配置指示符(tci)的列表。即，第一rrc信号可以包括与pdsch相关的tci状态。第二rrc信号可以包括下表中示出的内容。[表7]在该表中，“tci-statespdcch-toaddlist”可以是在表6示出的“pdsch-config”中定义的tci状态的子集，并且可以用于提供单个参考信号(rs)集(tci-state)中的下行链路参考信号(dlrs)与pdcchdmrs端口之间的qcl关系。即，第二rrc信号可以包括与pdcch相关的tci状态。另外，第二rrc信号中所包括的与pdcch相关的tci状态可以是第一rrc信号中所包括的与pdsch相关的tci状态的子集。图15是图14的步骤s300的更具体示例。参照图15，ue确定对应coreset是否是特定coreset(例如，coresetid＝0)(步骤s301)。在coreset是特定coreset的情况下，macce可以指示第一rrc信号(例如，pdsch-config)中所包括的与pdsch相关的tci状态当中的tci状态(步骤s302)。在coreset不是特定coreset的情况下，macce可以指示第二rrc信号(例如，tci-statespdcch(“tci-statespdcch-toaddlist”和/或“tci-statespdcch-toreleaselist”))中所包括的与pdcch相关的tci状态当中的tci状态(步骤s303)。即，如图14和图15中描述的，在控制资源集(coreset)是特定coreset(例如，其coresetid为0的coreset)的情况下，macce可以指示第一rrc信号中所包括的与pdsch相关的tci状态当中的tci状态，并且在coreset不是特定coreset(例如，其coresetid不为0的coreset)的情况下，macce可以指示第二rrc信号中所包括的与pdcch相关的tci状态当中的tci状态。即，根据coreset是否是特定coreset，macce可以指示通过不同rrc信号指示的tci状态当中的tci状态。例如，coreset#0(coresetid＝0)是通过pbch配置的coreset，并且其配置方案和属性可以与其它coreset的配置方案和属性不同，并且在这一方面，coreset#0和其它coreset(例如，coreset#1)可以具有要接收的不同rrc配置。在本公开中，在配置/指示coreset的tci状态时，考虑了coreset的不同属性。结果，可进行更高效和可靠的tci状态配置/指示。选项2)具有tci状态的coresetmacce信令可以被解释为选择配置了tci的coreset之一。这可能意味着，在通过macce选择的coreset(其tci状态不同的另一coreset)中假定的tci(或qcl)也应用于macce信令所应用到的coreset。例如，针对特定bwp配置coreset#4、coreset#5和coreset#6，并且在coreset#4和coreset#6中定义了tci状态而在coreset#5中未定义tci状态的情况下，网络可以通过选择coreset#5的tci状态作为coreset#4和coreset#6的tci状态之一来使用macce发信号通知。作为示例，由于可针对单个bwp配置的coreset的最大数目为3，因此macce信令可以配置有1比特，并且可以基于所选择的coreset索引选择0或1。选项3)发送的ssb可以基于在对应小区中发送的ssb来确定macce信令。这里，在对应小区中发送的ssb可以意指通过广播信令或ue专用信令在对应小区中向ue发送的ssb信息。ue可以基于与相应时机有关的可用信息得知作为macce信令的池的ssb。此时，可以基于ssb的最大数目来确定macce信令的比特长度。例如，在ssb的最大数目为64的情况下，相应macce信令的比特长度可以为6比特。作为确定macce信令的比特长度的另一方法，可以基于所发送的ssb的数目来确定比特长度。例如，在所发送的ssb的数目为9的情况下，可以通过使用4比特来执行mac信令。方法2)默认tci状态默认tci状态可能意指在未针对coreset配置tci状态的情况下隐式确定的tci状态。可以考虑以下方法。选项1)遵循默认coreset/搜索空间集的方法可以预定义其中未配置tci状态的coreset的tci，以使用默认coreset和/或与默认搜索空间集关联的coreset的tci状态。作为示例，在当前ue配置有的coreset当中配置tci状态，并且其索引最低的coreset可以被指定为默认coreset。类似地，(配置了tci状态的)与最低索引的搜索空间集关联的coreset可以被指定为(在对应bwp中)配置的搜索空间集当中的默认coreset。选项2)基于搜索空间类型设置默认搜索空间搜索空间集可以被分为css和uss，并且可以预定义，使得在css(或uss)当中选择默认搜索空间集。在css当中选择默认搜索空间集并且存在多个公共搜索空间(css)集的情况下，上述选项1)的方法可以应用于多个公共搜索空间集。即，(配置了tci状态的)与公共搜索空间集当中的具有最低索引的公共搜索空间集关联的coreset的tci可以被应用为无tci的coreset的tci。方法3)基于rach过程的tci状态可以基于最近执行的rach过程来确定未配置tci状态的coreset的tci。即，假定用于在rach过程中接收随机接入响应(rar)的(ue的)接收波束和(基站的)发送波束可以应用于无tci的coreset。可以根据搜索空间集类型或搜索空间集索引来不同地应用方法3。例如，在用于css用途的coreset的情况下，可以认为只有基于ssb索引的tci配置才有效。即，即使在执行rach过程的情况下，在对应rach过程中假定的发送/接收波束不是基于ssb索引的或者关联的ssb信息未知的情况下，通过相应rach过程获取的tci信息也不能用作用于css用途的coreset的tci信息。这也可以应用于以下情况：即使与相应coreset关联的搜索空间集之一也具有配置有css的搜索空间集。以上提出的方法可以被独立地应用或组合地应用于无tci的coreset。例如，可以基于方法1)和方法3)之间最近产生的事件来改变tci信息，并且可以预定义在方法1)和3)二者都无效的情况下，应用方法2)。作为另一示例，在使用方法1)的选项1)并且重新配置tci超集的情况下，可以如下进行操作。即，以下方法也可以应用于重新配置其中配置了tci的coreset的tci的情况。在重新配置了tci超集的情况下，可以应用方法2)或方法3)。例如，在应用方法2)的情况下，默认coreset/搜索空间集的tci状态可以应用于对应的coreset。另选地，在应用方法3)的情况下，基于rach过程确定的tci状态可以应用于对应的coreset。方法2)和/或方法3)可以被视为tci状态配置的回退操作。即，在发生tci状态的歧义的情况下，网络和ue可以假定应用了方法2)或方法3)。例如，在针对无tci的coreset配置了tci的情况下，或者在配置了tci但是重新配置了相应tci的情况下，ue可以在预定时间段内执行回退操作，这可能意味着应用方法2)或方法3)。可以通过附加信令来告知应用tci超集的重新配置的定时。即，仅在针对对应coreset执行tci更新的情况下才可以应用新的tci，并且这可能意味着，在针对coreset的tci更新之前保持现有的tci状态。在tci超集或coreset配置中的“tci-statespdcch”改变但是在对应coreset中假定的tci没有被改变的情况下，可以继续假定现有的tci。即，仅在coreset中假定的tci状态直接改变的情况下，才可以执行回退操作。图16是例示了执行本公开的发送装置1810和接收装置1820的配置的框图。这里，发送装置和接收装置可以分别是基站(网络)或ue。发送装置1810和接收装置1820可以分别包括：收发器1812和1822，该收发器1812和1822能够发送或接收携带信息、数据、信号和消息的射频(rf)信号；存储器1813和1823，该存储器1813和1823用于存储关于无线通信系统中的通信的各种类型的信息；以及处理器1811和1821，该处理器1811和1821连接到诸如收发器1812和1822以及存储器1813和1823这样的部件并且被配置为控制存储器1813和1823和/或收发器1812和1822，使得对应装置执行本公开的实施方式中的至少一个。存储器1813和1823可以存储用于处理器1811和1821的处理和控制的程序，并且暂时存储输入/输出信息。存储器1813和1823可以用作缓冲器。处理器1811和1821一般控制发送装置和接收装置中的各种模块的整体操作。特别地，处理器1811和1821可以执行用于实现本公开的各种控制功能。处理器1811和1821可以被称为控制器、微控制器、微处理器、微计算机等。处理器1811和1821可以用硬件、固件、软件或其组合来实现。当使用硬件实现本公开时，处理器1811和1821可以包括被配置为实现本公开的asic(专用集成电路)、dsp(数字信号处理器)、dspd(数字信号处理装置)、pld(可编程逻辑器件)、fpga(现场可编程门阵列)等。当使用固件或软件实现本公开时，固件或软件可以被配置为包括用于执行本公开的功能或操作的模块、过程或功能，并且被配置为实现本公开的固件或软件可以被包括在处理器1811和1821中或者存储在存储器1813和1823中并且供处理器1811和1821执行。发送装置1810的处理器1811可以对将传输到外部的信号和/或数据执行预定编码和调制，然后将信号和/或数据传输到收发器1812。例如，处理器1811可以对待传输数据串执行解复用、信道编码、加扰和调制，以生成码字。码字可以包括相当于传输块的信息，传输块是由mac层提供的数据块。一个传输块(tb)可以被编码成一个码字。每个码字可以通过一个或更多个层传输到接收装置。收发器1812可以包括用于上变频的振荡器。收发器1812可以包括一根或多根发射天线。接收装置1820的信号处理过程可以是发送装置1810的信号处理过程的逆过程。接收装置1820的收发器1822可以在处理器1821的控制下接收从发送装置1810发送的rf信号。收发器1822可以包括一根或多根接收天线。收发器1822可以对通过接收天线接收的信号进行下变频，以恢复基带信号。收发器1822可以包括用于下变频的振荡器。处理器1821可以对通过接收天线接收的rf信号执行解码和解调，以恢复旨在由发送装置1810发送的数据。收发器1812和1822可以包括一根或多根天线。根据本公开的实施方式，天线可以在处理器1811和1821的控制下将经收发器1812和1822处理的信号发送到外部或者从外部接收rf信号并且将rf信号传送到收发器1812和1822。天线可以被称为天线端口。每个天线可以对应于一根物理天线，或者可以由多根物理天线元件的组合构成。从每根天线发送的信号不能由接收装置1820分解。对应于天线发送的参考信号(rs)从接收装置1820的角度定义天线，并且可以使得接收装置1820能够针对该天线估计信道，而不管信道是来自物理天线的单个无线电信道还是来自包括该天线的多个物理天线元件的复合信道。即，天线可以被定义成使得该天线上携带符号的一个信道可以从发送同一天线上的其它符号所经过的信道推断出。支持使用多根天线发送和接收数据的多输入多输出(mimo)功能的收发器可以连接到两根或更多根天线。图17例示发送装置1810中的信号处理模块结构的示例。这里，可以由诸如图16的处理器1811和1821这样的基站/终端的处理器执行信号处理。参照图17，包括在终端或基站中的发送装置1810可以包括加扰器301、调制器302、层映射器303、天线端口映射器304、资源块映射器305和信号发生器306。发送装置1810可以发送一个或更多个码字。每个码字中的编码比特被对应的加扰器301加扰并在物理信道上发送。码字可以被称为数据串，并且可以等同于作为mac层提供的数据块的传输块。通过相应调制器302将加扰的比特调制成复值调制符号。调制器302可以根据调制方案调制加扰的比特，以排列表示信号星座图上的位置的复值调制符号。调制方案不受限制，并且可以使用m-psk(m相移键控)或m-qam(m-正交幅度调制)来调制编码的数据。调制器可以被称为调制映射器。可以由层映射器303将复值调制符号映射至一个或更多个传输层。每个层上的复值调制符号可以被天线端口映射器304映射，以便在天线端口上传输。每个资源块映射器305可以将针对每个天线端口的复值调制符号映射至被分配用于传输的虚拟资源块中的适宜资源元素。资源块映射器可以根据适宜的映射方案将虚拟资源块映射至物理资源块。资源块映射器305可以将针对每个天线端口的复值调制符号分配给适宜的子载波，并且根据用户来复用复值调制符号。每个信号发生器306可以根据特定调制方案(例如，ofdm(正交频分复用))针对每个天线端口调制复值调制符号，即，天线特定符号，以生成复值时域ofdm符号信号。信号发生器可以对天线特定符号执行ifft(快速傅里叶逆变换)，并且可以将cp(循环前缀)插入已被执行了ifft的时域符号中。ofdm符号经过数模转换和上变频，然后通过每根发送天线发送到接收装置。信号发生器可以包括ifft模块、cp插入单元、数模转换器(dac)和上变频器。图18例示发送装置1810中的信号处理模块结构的另一示例。这里，可以由诸如图16的处理器1811和1821这样的终端/基站的处理器执行信号处理。参照图18，包括在终端或基站中的发送装置1810可以包括加扰器401、调制器402、层映射器403、预编码器404、资源块映射器405和信号发生器406。发送装置1810可以通过对应加扰器401对码字中的编码比特进行加扰，然后通过物理信道发送加扰的编码比特。通过相应调制器402将加扰的比特调制成复值调制符号。调制器可以根据预定的调制方案调制加扰的比特，以排列表示信号星座图上的位置的复值调制符号。调制方案不受限制，并且可以使用π/2-bpsk(π/2二进制相移键控)、m-psk(m相移键控)或m-qam(m-正交幅度调制)来调制编码的数据。可以由层映射器403将复值调制符号映射至一个或更多个传输层。每个层上的复值调制符号可以被预编码器预编码，以便在天线端口上传输。这里，预编码器可以对复值调制符号执行变换预编码，然后执行预编码。另选地，预编码器可以执行预编码，而不执行变换预编码。预编码器404可以使用多根发送天线根据mimo处理复值调制符号，以输出天线特定符号，并且将天线特定符号分配给相应的资源块映射器405。可以通过将层映射器403的输出y乘以n×m预编码矩阵w来获得预编码器404的输出z。这里，n是天线端口的数目，m是层的数目。每个资源块映射器405将针对每个天线端口的复值调制符号映射至被分配用于传输的虚拟资源块中的适宜资源元素。资源块映射器405可以将复值调制符号分配给适宜的子载波，并且根据用户来复用复值调制符号。每个信号发生器406可以根据特定调制方案(例如，ofdm)调制复值调制符号以生成复值时域ofdm符号信号。信号发生器406可以对天线特定符号执行ifft(快速傅里叶逆变换)，并且可以将cp(循环前缀)插入已被执行了ifft的时域符号中。ofdm符号经过数模转换和上变频，然后通过每根发送天线发送到接收装置。信号发生器406可以包括ifft模块、cp插入单元、数模转换器(dac)和上变频器。接收装置1820的信号处理过程可以是发送装置的信号处理过程的逆过程。具体地，发送装置1810的处理器1821对通过收发器1822的天线端口接收的rf信号进行解码和解调。接收装置1820可以包括多根接收天线，并且通过接收天线接收的信号被恢复为基带信号，然后被根据mimo进行复用和解调，以恢复为旨在由发送装置1810发送的数据串。接收装置1820可以包括：信号恢复单元，该信号恢复单元将接收到的信号恢复为基带信号；复用器，该复用器用于组合和复用接收到的信号；以及信道解调器，该信道解调器用于将复用信号串解调成对应的码字。信号恢复单元、复用器和信道解调器可以被配置为集成模块或独立模块以执行其功能。更具体地，信号恢复单元可以包括：模数转换器(adc)，该adc用于将模拟信号转换成数字信号；cp去除单元，该cp去除单元从数字信号中去除cp；fet模块，该fet模块用于向已被去除cp的信号应用fft(快速傅里叶变换)，以输出频域符号；以及资源元素解映射器/均衡器，该资源元素解映射器/均衡器用于将频域符号恢复为天线特定符号。天线特定符号被复用器恢复为传输层，并且传输层被信道解调器恢复为旨在被发送装置发送的码字。图19例示了根据本公开的实现方式示例的无线通信装置的示例。参照图19，无线通信装置(例如，终端)可以包括诸如数字信号处理器(dsp)或微处理器这样的处理器2310、收发器2335、电力管理模块2305、天线2340、电池2355、显示器2315、键盘2320、全球定位系统(gps)芯片2360、传感器2365、存储器2330、用户识别模块(sim)卡2325、扬声器2345和麦克风2350中的至少一个。可以提供多根天线和多个处理器。处理器2310可以实现本说明书中描述的功能、过程和方法。图19中的处理器2310可以是图16中的处理器1811和1821。存储器2330连接到处理器2310并且存储与处理器的操作相关的信息。存储器可以位于处理器的内部或外部，并且通过诸如有线连接和无线连接这样的各种技术连接到处理器。图19中的存储器2330可以是图16中的存储器1813和1823。用户可以使用诸如按下键盘2320的按钮或使用麦克风250启动声音这样的各种技术来输入诸如电话号码这样的各种类型的信息。处理器2310可以接收并处理用户信息并执行诸如使用输入的电话号码进行呼叫这样的适宜功能。在一些场景中，可以从sim卡2325或存储器2330中检索数据，以执行适宜功能。在一些场景中，处理器2310可以在显示器2315上显示各种类型的信息和数据以方便用户。收发器2335连接到处理器2310，并且发送和/或接收rf信号。处理器可以控制收发器，以便开始通信或者发送包括诸如语音通信数据这样的各种类型的信息或数据的rf信号。收发器包括用于发送和接收rf信号的发送器和接收器。天线2340可以促成rf信号的发送和接收。在一些实现方式示例中，当收发器接收到rf信号时，收发器可以转发信号并将其转换成基带频率，以便由处理器执行处理。可以通过诸如转换成可听或可读信息这样的各种技术来处理信号，以便通过扬声器2345输出。图19中的收发器可以是图16中的收发器1812和1822。虽然在图19中未示出，但是诸如相机和通用串行总线(usb)端口这样的各种部件可以另外被包括在终端中。例如，相机可以连接到处理器2310。图19是与终端有关的实现方式的示例，并且本公开的实现方式示例不限于此。终端不需要必须包括图19中示出的所有部件。即，部件中的一些(例如，键盘2320、gps芯片2360、传感器2365和sim卡2325)可能不是必要部件。在这种情况下，它们可能不被包括在终端中。图20例示了处理器2000的示例。参照图20，处理器2000可以包括rrc信号和/或macce接收模块2010和tci确定模块2020。处理器2000可以执行在图12至图15中描述的方法。例如，处理器2000可以接收包括多个tci状态的rrc信号，接收告知这多个tci状态中的一个tci状态的macce，基于rrc信号和macce确定用于coreset(控制资源集)的tci，然后接收对应的coreset。处理器2000可以是图16的处理器1811和1821的示例。图21例示了处理器3000的示例。参照图21，处理器3000可以包括tci分配模块3010和信息传送模块3020。处理器3000可以执行在图12至图15中描述的方法。例如，处理器3000可以针对每个coreset确定并分配tci状态。另外，可以通过使用rrc信号或rrc信号与macce的组合来指示(告知)coreset的tci状态，并且因此，可以发送coreset(特别地，在coreset中发送控制信息)。处理器3000可以是图16的处理器1811和1821的示例。图22例示了可以应用本公开的技术特征的5g使用场景的示例。图22中示出的5g使用场景仅是例示性的，并且本公开的技术特征也可以适用于图22中未示出的其它5g使用场景。参照图22，5g的三个主要需求领域包括(1)增强型移动宽带(embb)领域、(2)大规模机器型通信(mmtc)领域和(3)超可靠低等待时间通信(urllc)领域。一些使用情况可能需要多个领域进行优化，而其它使用情况可能只专注于仅一个关键性能指标(kpi)。5g以灵活可靠的方式支持各种使用情况。embb侧重于数据速度、延迟、移动宽带接入能力和覆盖范围的整体改善。embb的目标吞吐量为约10gbps。embb远远超出了基本的移动互联网访问范围并且涵盖了大量双向任务、云或增强现实中的媒体和娱乐应用。数据是5g的关键动力之一，并且在5g时代首次可能不会看到专用语音服务。在5g中，预计将使用由通信系统简单提供的数据连接将语音作为应用程序进行处理。流量增加的主要原因包括需要高数据传输速率的应用数目的增加和内容大小的增加。随着越来越多的装置连接到互联网，流服务(音频和视频)、对话型视频和移动互联网连接将得到更广泛的使用。如此多的应用程序需要始终打开的连接以便将实时信息和通知推送给用户。云存储和应用在移动通信平台中突然增加，并且这可以应用于商业和娱乐二者。此外，云存储是牵引上行链路数据传输速率增长的特殊使用情况。5g还用于云的远程业务。当使用触觉界面时，需要更低的端到端等待时间以保持出色的用户体验。娱乐(例如，云游戏和视频流)是增加对移动宽带能力的需求的其它关键要素。在包括诸如火车、汽车和飞机这样的高移动性环境在内的任何地方，娱乐在智能手机和平板电脑中都是必不可少的。另一种使用情况是增强现实和娱乐信息搜索。在这种情况下，增强现实要求极低的等待时间和即时的数据量。mmtc被设计为能够进行由电池驱动的多个低成本装置当中的通信，并且支持诸如智能仪表、配电、现场和人体传感器这样的应用。mmtc的目标是10年寿命的电池和/或每1平方千米约100万个的装置。mmtc使所有领域中的嵌入式传感器都能顺利连接，这是最受期待的5g使用情况之一。到2020年，预计潜在物联网(iot)装置将达到204亿。工业iot是5g发挥主要作用的领域之一，能实现智能城市、资产跟踪、智能公用事业、农业和安全基础设施。urllc使得装置和机器能够非常可靠地、以非常低的延迟和高的可用性进行通信，并且对于车辆通信、工业控制、工厂自动化、远程手术、智能电网和公共安全应用而言是理想的。urllc的目标为约1ms的延迟。urllc包括一项新服务，该服务将通过诸如对主要基础设施和自动驾驶汽车的远程控制这样的具有超高可靠性/低等待时间的链路来改变行业。可靠性和等待时间的水平对于智能电网控制、工业自动化、机器人工程、无人机控制和调节是至关重要的。接下来，将更具体地描述图22中示出的三角形中所包括的多个使用情况。5g可以补充光纤到户(ftth)和基于电缆的宽带(或docsis)作为提供从每秒千兆比特到每秒几百兆比特评估的流的手段。这样快的速度对于交付分辨率为4k或更高(6k、8k或更高)的tv以及虚拟现实和增强现实是必需的。虚拟现实(vr)和增强现实(ar)应用包括沉浸式的体育赛事。特定的应用程序可能需要特殊的网络配置。例如，在vr游戏中，游戏公司为了使等待时间最小化，可能需要将核心服务器与网络运营商的边缘网络服务器集成在一起。预计汽车以及针对汽车的移动通信的许多使用情况将成为5g的新的重要的驱动力。例如，乘客的娱乐需要同时具有高容量和高移动性的移动宽带。这是因为，不管位置和速度如何，未来的用户都将继续期望有高质量的连接。汽车领域的另一个使用示例是增强现实仪表板。增强现实仪表板重叠并显示信息，在黑暗中识别对象，并且在驾驶员透过前窗看到的事物上通知驾驶员该对象的距离和移动。将来，无线模块能够实现汽车之间的通信、汽车与所支持的基础设施之间的信息交换以及汽车与其它连接装置(例如，行人伴随的装置)之间的信息交换。安全系统指导替代的行为过程，使得驾驶员可以更安全地驾驶，由此减少事故的危险。下一步将是被远程控制或自动驾驶的汽车。这需要不同的自动驾驶车辆之间以及汽车与基础设施之间有非常可靠、非常快速的通信。将来，自动驾驶汽车会执行所有驾驶活动，并且驾驶员将专注于交通以外的、汽车本身无法识别的事物。自动驾驶车辆的技术要求需要超低等待时间和超高速度可靠性，使得交通安全性增加至人无法达到的水平。被称为智慧社会的智慧城市和智慧家庭将被嵌入作为高密度无线电传感器网络。智能传感器的分布式网络将识别城市或家庭的成本以及能效维护的条件。可以针对每个家庭执行近似的配置。温度传感器、窗户和加热控制器、防盗警报器和家用电器全都无线连接。这些传感器中的许多通常是低数据传输速率、低能量和低成本的。然而，例如，特定类型的监视装置可能需要实时hd视频。包括热或气体的能量的消耗和分布是高度分布的，因此需要对分布式传感器网络进行自动控制。智能电网收集信息，并且使用数字信息和通信技术将这些传感器互连，使得传感器基于信息进行操作。该信息可以包括供应商和消费者的行为，因此智能电网能以高效、可靠、经济、生产可持续和自动化方式改善诸如电力这样的燃料的分配。智能电网可以被认为是等待时间小的另一传感器网络。健康部分拥有许多应用程序，这些应用程序可以受益于移动通信。通信系统可以支持远程治疗，从而在遥远的地方提供临床治疗。这有助于减少距离的障碍，并且可以改善在偏远农业地区没有连续使用的医疗服务的获取。此外，这用于在重要治疗和紧急状况下挽救生命。基于移动通信的无线电传感器网络可以为诸如心率和血压这样的参数提供远程监控和传感器。无线电和移动通信在工业应用领域中变得越来越重要。布线需要高的安装和维护成本。因此，将用可重新配置的无线电链路取代电缆的可能性在许多工业领域中成为有吸引力的机会。然而，为了实现这种可能性，需要无线电连接以与线缆的等待时间、可靠性和容量相似的等待时间、可靠性和容量进行操作并且简化管理。低等待时间和低错误概率是连接5g的新要求。物流和货运跟踪是移动通信的重要使用情况，使得能够使用基于位置的信息系统来在任何地方跟踪库存和包裹。物流和货运跟踪使用情况通常需要的数据速度低，但是需要宽广的区域和可靠的位置信息。图23例示了根据本公开的实施方式的无线通信装置。参照图23，无线通信系统包括第一装置9010和第二装置9020。第一装置9010可以是基站、网络节点、发送器ue、接收器ue、无线电装置、无线通信装置、车辆、配备有自主驾驶功能的车辆、连接的汽车、无人机(无人驾驶飞行器(uav))、人工智能(ai)模块、机器人、增强现实(ar)装置、虚拟现实(vr)装置、混合现实(mr)装置、全息图装置、公共安全装置、mtc装置、iot装置、医疗装置、fintech装置(或金融装置)、安全装置、气候/环境装置、与5g服务相关的装置或与第四次工业革命相关的装置。第二装置9020可以是基站、网络节点、发送器ue、接收器ue、无线电装置、无线通信装置、车辆、配备有自主驾驶功能的车辆、连接的汽车、无人机(无人驾驶飞行器(uav))、人工智能(ai)模块、机器人、增强现实(ar)装置、虚拟现实(vr)装置、混合现实(mr)装置、全息图装置、公共安全装置、mtc装置、iot装置、医疗装置、fintech装置(或金融装置)、安全装置、气候/环境装置、与5g服务相关的装置或与第四次工业革命相关的另一装置。例如，ue可以包括蜂窝电话、智能电话、膝上型计算机、数字广播终端、个人数字助理(pda)、便携式多媒体播放器(pmp)、导航仪、触屏pc、平板pc、超级本、可穿戴装置(例如，智能手表、智能眼镜、头戴式显示器(hmd))等。例如，hmd可以是穿戴在头上的显示装置。例如，hmd可以被用于实现vr、ar或mr。例如，无人机可以是在飞行器上没有人的情况下按无线电控制信号飞行的空中车辆。例如，vr装置可以包括实现虚拟世界的对象或背景的装置。例如，ar装置可以包括通过将真实世界的对象或背景与虚拟世界的对象或背景连接来实现的装置。例如，mr装置可以包括通过将真实世界的对象或背景与虚拟世界的对象或背景融合来实现的装置。例如，全息图装置可以利用当两束激光相遇时产生的光的干涉现象(被称为全息术)，并且包括通过记录和回放立体信息来实现360度立体图像的装置。例如，公共安全装置可以包括能穿戴在用户身体上的图像中继装置或图像装置。例如，mtc装置和iot装置可以是不需要人直接干预或操纵的装置。例如，mtc装置和iot装置可以包括智能仪表、自动售货机、温度计、智能灯泡、门锁、各种传感器等。例如，医疗装置可以是出于诊断、治疗、减轻、处理或预防疾病的目的而使用的装置。例如，医疗装置可以是出于诊断、治疗、减轻或矫正损伤或缺陷的目的而使用的装置。例如，医疗装置可以是出于测试、更换或修改结构或功能的目的而使用的装置。例如，医疗装置可以是出于控制怀孕的目的而使用的装置。例如，医疗装置可以包括用于医疗的装置、用于操作的装置、用于(外部)诊断的装置、助听器或用于外科手术的装置等。例如，安全装置可以是为防止可能的危险并保持安全而安装的装置。例如，安全装置可以包括相机、cctv、黑匣子等。例如，fintech装置可以是能够提供诸如移动支付这样的金融服务的装置，并且可以包括支付装置、销售点(pos)等。例如，气候/环境装置可以是用于监视和预测气候/环境的装置。第一装置9010可以包括诸如处理器9011这样的至少一个处理器、诸如存储器9012这样的至少一个存储器和诸如收发器9013这样的至少一个收发器。处理器9011可以执行上述的功能、过程和/或方法。处理器9011可以执行一个或更多个协议。例如，处理器9011可以执行无线接口协议的一层或更多层。存储器9012连接到处理器9011，并且存储各种类型的信息和/或命令。收发器9013连接到处理器9011，并且受控制以发送和接收无线电信号。第二装置9020可以包括诸如处理器9021这样的至少一个处理器、诸如存储器9022这样的至少一个存储器和诸如收发器9023这样的至少一个收发器。处理器9021可以执行上述的功能、过程和/或方法。处理器9021可以执行一个或更多个协议。例如，处理器9021可以执行无线接口协议的一层或更多层。存储器9022连接到处理器9021，并且存储各种类型的信息和/或命令。收发器9023连接到处理器9021，并且受控制以发送和接收无线电信号。存储器9012和/或存储器9022可以连接到处理器9011和/或处理器9021的内部或外部，并且可以通过诸如有线或无线连接这样的各种技术连接到其它处理器。第一装置9010和/或第二装置9020可以具有一根或更多根天线。例如，天线9014和/或天线9024可以被配置为发送和接收无线电信号。本公开也可以应用于以下领域。<人工智能(ai)>人工智能意指研究人工智能或能够产生人工智能的方法的领域。机器学习意指定义人工智能领域中处理的各种问题并研究解决问题的方法的领域。机器学习也被定义为一种通过对任务的连续体验来提高任务性能的算法。人工神经网络(ann)是机器学习中使用的模型，并且配置有通过突触的组合形成网络的人工神经元(节点)，并且可能意味着具有问题解决能力的整个模型。人工神经网络可以由不同层的神经元之间的连接模式、更新模型参数的学习过程以及用于生成输出值的激活函数来定义。人工神经网络可以包括输入层、输出层以及可选的一个或更多个隐藏层。每个层都包括一个或更多个神经元。人工神经网络可以包括连接神经元的突触。在人工神经网络中，每个神经元可以输出针对通过突触输入的输入信号、权重和偏转的激活函数的函数值。模型参数意指通过学习确定的参数，并且包括突触连接的权重和神经元的偏转。此外，超参数意指在机器学习算法中学习之前需要配置的参数，并且包括学习速率、重复次数、最小部署大小和初始化函数。可以将人工神经网络的学习目标考虑为确定使损失函数最小化的模型参数。损失函数可以被用作在人工神经网络的学习过程中确定最佳模型参数的指标。基于学习方法，机器学习可以被分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习意指在已经给出用于学习数据的标签的状态下训练人工神经网络的方法。标签可以意指当学习数据被输入人工神经网络时必须由人工神经网络推导的答案(或结果值)。无监督学习可以意指在未给出用于学习数据的标签的状态下训练人工神经网络的方法。强化学习可以意指以下的学习方法：对在环境内定义的代理进行训练以选择使每个状态下的累积补偿最大化的行为或行为序列。在人工神经网络当中，被实现为包括多个隐藏层的深度神经网络(dnn)的机器学习也被称为深度学习。深度学习是机器学习的一部分。下文中，机器学习被用作包括深度学习的含义。<机器人>机器人可以意指自动处理给定任务或者基于自主拥有的能力进行操作的机器。特别地，具有用于识别环境并自主地确定和执行操作的功能的机器人可以被称为智能型机器人。可以基于机器人的使用目的或领域将其分类为工业、医疗、家庭和军事用途。机器人包括具有致动器或电机的驱动单元，并且可以执行诸如移动机器人关节这样的各种物理操作。此外，可移动机器人在驱动单元中包括轮子、制动器、推进器等，并且可以通过驱动单元在地面上跑动或者在空中飞行。<自动驾驶，自主驾驶>自动驾驶是指用于自主驾驶的技术。自动驾驶车辆意指在用户不进行操纵的情况下或通过用户最少操纵而行驶的车辆。例如，自动驾驶可以包括所有的用于维持行驶车道的技术、诸如自适应巡航控制这样的用于自动控制速度的技术、用于沿着预定路径自动驾驶的技术、用于在设定了目的地时自动配置路径并进行驾驶的技术。车辆包括仅具有内燃发动机的车辆、包括内燃发动机和电动机二者的混合动力车辆以及仅具有电动机的电动车辆，并且除了汽车，还可以包括火车、摩托车等。在这种情况下，自动驾驶车辆可以被认为是具有自动驾驶功能的机器人。<扩展现实(xr)>扩展现实统称为虚拟现实(vr)、增强现实(ar)和混合现实(mr)。vr技术仅将真实世界的对象或背景作为cg图像提供。ar技术在实际事物图像上提供了虚拟生成的cg图像。mr技术是一种计算机图形技术，用于将虚拟对象与真实世界混合并组合并提供它们。mr技术与ar技术的相似之处在于，它显示了真实对象和虚拟对象。然而，在ar技术中，以补充真实对象的形式使用虚拟对象。相比之下，与ar技术中不同，在mr技术中，虚拟对象和真实对象被用作相同的角色。xr技术可以被应用于头戴式显示器(hmd)、平视显示器(hud)、移动电话、平板pc、膝上型计算机、台式机、tv和数字标牌。已经应用了xr技术的设备可以被称为xr装置。图24例示了根据本公开的实施方式的ai装置100。上述根据本公开的方法当中的至少一种方法和/或装置可以被应用/包括在ai装置中。ai装置100可以被实现为诸如tv、投影仪、移动电话、智能电话、台式计算机、笔记本、用于数字广播的终端、个人数字助理(pda)、便携式多媒体播放器(pmp)、导航仪、平板pc、可穿戴装置、机顶盒(stb)、dmb接收器、无线电、洗衣机、冰箱、台式计算机、数字标牌、机器人和车辆这样的固定装置或移动装置。参照图24，终端100可以包括通信单元110、输入单元120、学习处理器130、感测单元140、输出单元150、存储器170和处理器180。通信单元110可以使用有线通信技术和无线通信技术将数据发送到诸如其它ai装置100a至100e或ai服务器200这样的外部装置并且从该外部装置接收数据。例如，通信单元110可以将传感器信息、用户输入、学习模型和控制信号发送到外部装置并且从外部装置接收传感器信息、用户输入、学习模型和控制信号。在这种情况下，通信单元110所使用的通信技术包括全球移动通信系统(gsm)、码分多址(cdma)、长期演进(lte)、5g、无线lan(wlan)、无线保真(wi-fi)、蓝牙tm、射频识别(rfid)、红外数据协会(irda)、zigbee、近场通信(nfc)等。输入单元120可以获得各种类型的数据。在这种情况下，输入单元120可以包括用于图像信号输入的相机、用于接收音频信号的麦克风、从用户接收信息的用户输入单元等。在这种情况下，相机或麦克风被看作传感器，并且从相机或麦克风获得的信号可以被称为感测数据或传感器信息。输入单元120可以获得用于模型学习的学习数据和当使用学习模型获得输出时要使用的输入数据。输入单元120可以获得未经处理的输入数据。在这种情况下，处理器180或学习处理器130可以通过对输入数据执行预处理来提取输入特征。可以使用学习数据通过配置有人工神经网络的模型来训练学习处理器130。在这种情况下，经过训练的人工神经网络可以被称为学习模型。学习模型用于推导新输入数据(而非学习数据)的结果值。推导出的值可以被用作执行给定操作的基础。在这种情况下，学习处理器130可以与ai服务器200的学习处理器240一起执行ai处理。在这种情况下，学习处理器130可以包括在ai装置100中集成或实现的存储器。另选地，可以使用存储器170、直接联接到ai装置100的外部存储器或在外部装置中保持的存储器来实现学习处理器130。感测单元140可以使用各种传感器来获得ai装置100的内部信息、ai装置100的周围环境信息或用户信息中的至少一个。在这种情况下，感测单元140中所包括的传感器包括接近传感器、照度传感器、加速度传感器、磁传感器、陀螺仪传感器、惯性传感器、rgb传感器、ir传感器、指纹识别传感器、超声传感器、光电传感器、麦克风、lidar和雷达。输出单元150可以生成与视觉感觉、听觉感觉或触觉感觉相关的输出。在这种情况下，输出单元150可以包括输出视觉信息的显示单元、用于输出听觉信息的扬声器以及用于输出触觉信息的触觉模块。存储器170可以存储支持ai装置100的各种功能的数据。例如，存储器170可以存储由输入单元120获得的输入数据、学习数据、学习模型、学习历史等。处理器180可以基于使用数据分析算法或机器学习算法确定或生成的信息来确定ai装置100的至少一个可执行操作。此外，处理器180可以通过控制ai装置100的元件来执行所确定的操作。为此目的，处理器180可以请求、搜索、接收和使用学习处理器130或存储器170的数据，并且可以控制ai装置100的元件以执行至少一个可执行操作当中的预测的操作或确定为优选的操作。此时，在必须与外部装置关联以执行所确定的操作的情况下，处理器180可以生成用于控制相应外部装置的控制信号，并且将所生成的控制信号发送到相应的外部装置。处理器180可以获得用户输入的意图信息，并且基于所获得的意图信息来发送用户需求。在这种情况下，处理器180可以使用用于将语音输入转换为文本串的语音到文本(stt)引擎或用于获得自然语言的意图信息的自然语言处理(nlp)引擎中的至少一个来获得与用户输入对应的意图信息。在这种情况下，stt引擎或nlp引擎中的至少一个的至少一部分可以被配置为基于机器学习算法训练的人工神经网络。此外，stt引擎或nlp引擎中的至少一个可能已经被学习处理器130训练，可能已经被ai服务器200的学习处理器240训练或者可能已经被其分布式处理训练。处理器180可以收集包括ai装置100的操作内容或用户对操作的反馈的历史信息，可以将该历史信息存储在存储器170或学习处理器130中，或者可以将历史信息发送到诸如ai服务器200这样的外部装置。所收集的历史信息可以被用于更新学习模型。处理器180可以控制ai装置100的元件中的至少一些，以便执行存储在存储器170中的应用程序。此外，处理器180可以组合并驱动ai装置100中所包括的元件中的两个或更多个，以便执行应用程序。图25例示了根据本公开的实施方式的ai服务器200。参照图25，ai服务器200可以意指使用机器学习算法通过人工神经网络训练或者使用经过训练的人工神经网络的装置。在这种情况下，ai服务器200配置有多个服务器并且可以执行分布式处理，并且可以被定义为5g网络。在这种情况下，ai服务器200可以被包括为ai装置100的部分配置，并且可以执行ai处理中的至少一些。ai服务器200可以包括通信单元210、存储器230、学习处理器240和处理器260。通信单元210可以向诸如ai装置100这样的外部装置发送数据并且从外部装置接收数据。存储器230可以包括模型存储单元231。模型存储单元231可以存储正被或已被通过学习处理器240训练的模型(或人工神经网络231a)。学习处理器240可以使用学习数据来训练人工神经网络231a。学习模型可以在它已被安装在人工神经网络的ai服务器200上的状态下使用，或者可以安装在诸如ai装置100这样的外部装置上并使用。学习模型可以被实现为硬件、软件或硬件和软件的组合。在某些或全部学习模型被实现为软件的情况下，配置学习模型的一个或更多个指令可以被存储在存储器230中。处理器260可以使用学习模型推导新输入数据的结果值，并且可以基于推导出的结果值来生成响应或控制命令。图26例示了根据本公开的实施方式的ai系统1。参照图26，ai系统1通过云网络10连接到ai服务器200、机器人100a、自动驾驶车辆100b、xr装置100c、智能电话100d或家用电器100e中的至少一个。在这种情况下，已经应用了ai技术的机器人100a、自动驾驶车辆100b、xr装置100c、智能手机100d或家用电器100e可以被称为ai装置100a至100e。云网络10可以配置云计算基础设施的一部分，或者可以意指存在于云计算基础设施内的网络。在这种情况下，可以使用3g网络、4g或长期演进(lte)网络或5g网络配置云网络10。即，构成ai系统1的装置100a至100e(200)可以通过云网络10互连。特别地，装置100a至100e和200可以通过基站彼此通信，但是可以直接彼此通信，而无需基站的干预。ai服务器200可以包括用于执行ai处理的服务器和用于对大数据执行计算的服务器。ai服务器200通过云网络10连接到机器人100a、自动驾驶车辆100b、xr装置100c、智能电话100d或家用电器100e(即，构成ai系统1的ai装置)中的至少一个，并且可以帮助所连接的ai装置100a至100e的ai处理中的至少一些。在这种情况下，ai服务器200可以代替ai装置100a至100e而基于机器学习算法来训练人工神经网络，可以直接存储学习模型或者可以将学习模型发送到ai装置100a至100e。在这种情况下，ai服务器200可以从ai装置100a至100e接收输入数据，可以使用学习模型来推导接收到的输入数据的结果值，可以基于推导出的结果值来生成响应或控制命令，并且可以将响应或控制命令发送到ai装置100a至100e。另选地，ai装置100a至100e可以直接使用学习模型推导输入数据的结果值，并且可以基于推导出的结果值来生成响应或控制命令。下文中，描述了应用了上述技术的ai装置100a至100e的各种实施方式。在这种情况下，图3中示出的ai装置100a至100e可以被视为图1中示出的ai装置100的详细实施方式。<ai+机器人>ai技术被应用于机器人100a，并且机器人100a可以被实现为引导机器人、运输机器人、清洁机器人、可穿戴机器人、娱乐机器人、宠物机器人、无人飞行机器人等。机器人100a可以包括用于控制操作的机器人控制模块。机器人控制模块可以意指软件模块或其中已经使用硬件实现软件模块的芯片。机器人100a可以获得机器人100a的状态信息，可以检测(识别)周围的环境和对象，可以生成地图数据，可以确定移动路径和行进计划，可以确定对用户交互的响应，或者可以使用从各种类型的传感器获得的传感器信息确定操作。在这种情况下，机器人100a可以使用由lidar、雷达和相机当中的至少一个传感器获得的传感器信息，以便确定移动路径和行进计划。机器人100a可以使用配置有至少一个人工神经网络的学习模型来执行以上操作。例如，机器人100a可以使用学习模型来识别周围环境和对象，并且可以使用所识别的周围环境信息或对象信息来确定操作。在这种情况下，学习模型可能已经直接在机器人100a中经过训练，或者可能已经在诸如ai服务器200这样的外部装置中经过训练。在这种情况下，机器人100a可以使用学习模型直接生成结果并且执行操作，但是可以通过将传感器信息发送到诸如ai服务器200这样的外部装置并且接收响应于其而生成的结果来执行操作。机器人100a可以使用地图数据、从传感器信息检测到的对象信息或从外部装置获得的对象信息中的至少一个来确定移动路径和行进计划。机器人100a可以通过控制驱动单元而沿着所确定的移动路径和行进计划行进。地图数据可以包括用于设置在机器人100a移动的空间中的各种对象的对象识别信息。例如，地图数据可以包括用于诸如墙壁和门这样的固定对象和诸如花盘和桌子这样的可移动对象的对象识别信息。此外，对象识别信息可以包括名称、类型、距离、位置等。此外，机器人100a可以通过基于用户的控制/交互而控制驱动单元来执行操作或行进。在这种情况下，机器人100a可以根据用户的行为或语音说话来获得交互的意图信息，可以基于所获得的意图信息来确定响应，并且可以执行操作。<ai+自动驾驶>ai技术被应用于自动驾驶车辆100b，并且自动驾驶车辆100b可以被实现为可移动型机器人、车辆、无人飞行体等。自动驾驶车辆100b可以包括用于控制自动驾驶功能的自动驾驶控制模块。自动驾驶控制模块可以意指软件模块或在其中已经使用硬件实现软件模块的芯片。自动驾驶控制模块可以作为自动驾驶车辆100b的元件被包括在自动驾驶车辆100b中，但是可以被配置为自动驾驶车辆100b外部的单独硬件并且连接到自动驾驶车辆100b。自动驾驶车辆100b可以获得自动驾驶车辆100b的状态信息，可以检测(识别)周围环境和对象，可以生成地图数据，可以确定移动路径和行进计划，或者可以使用从各种类型的传感器获得的传感器信息确定操作。在这种情况下，为了确定移动路径和行进计划，如同机器人100a，自动驾驶车辆100b可以使用从lidar、雷达和相机当中的至少一个传感器获得的传感器信息。特别地，自动驾驶车辆100b可以通过从外部装置接收视野被遮挡的区域或给定距离或更远的区域中的环境或对象的传感器信息来识别该环境或对象，或者可以直接从外部装置接收该环境或对象的已识别的信息。自动驾驶车辆100b可以使用配置有至少一个人工神经网络的学习模型来执行以上操作。例如，自动驾驶车辆100b可以使用学习模型来识别周围环境和对象，并且可以使用所识别的周围环境信息或对象信息来确定行进的流程。在这种情况下，学习模型可能已经直接在自动驾驶车辆100b中经过训练，或者可能已经在诸如ai服务器200这样的外部装置中经过训练。在这种情况下，自动驾驶车辆100b可以直接使用学习模型生成结果并且执行操作，但是可以通过将传感器信息发送到诸如ai服务器200这样的外部装置并且接收响应于其而生成的结果来执行操作。自动驾驶车辆100b可以使用地图数据、从传感器信息检测到的对象信息或从外部装置获得的对象信息中的至少一个来确定移动路径和行进计划。自动驾驶车辆100b可以通过控制驱动单元而基于所确定的移动路径和行进计划行进。地图数据可以包括用于设置在自动驾驶车辆100b行进的空间(例如，道路)中的各种对象的对象识别信息。例如，地图数据可以包括用于诸如路灯、岩石和建筑物等这样的固定对象以及诸如车辆和行人这样的可移动对象的对象识别信息。此外，对象识别信息可以包括名称、类型、距离、位置等。此外，自动驾驶车辆100b可以通过基于用户的控制/交互而控制驱动单元来执行操作或者行进。在这种情况下，自动驾驶车辆100b可以根据用户的行为或语音说话来获得交互的意图信息，可以基于所获得的意图信息来确定响应，并且可以执行操作。<ai+xr>ai技术被应用于xr装置100c，并且xr装置100c可以被实现为头戴式显示器、车辆中设置的平视显示器、电视、移动电话、智能电话、计算机、可穿戴装置、家用电器、数字标牌、车辆、固定型机器人或可移动型机器人。xr装置100c可以通过分析通过各种传感器或从外部装置获得的三维点云数据或图像数据来生成三维点的位置数据和属性数据，并且可以基于所生成的位置数据和属性数据来获得关于周围空间或真实对象的信息，并且可以通过渲染xr对象来输出xr对象。例如，xr装置100c可以通过使xr对象与相应的所识别对象对应来输出包括所识别对象的附加信息的xr对象。xr装置100c可以使用配置有至少一个人工神经网络的学习模型来执行以上操作。例如，xr装置100c可以使用学习模型来识别三维点云数据或图像数据中的真实对象，并且可以提供与所识别的真实对象对应的信息。在这种情况下，学习模型可能已经直接在xr装置100c中经过训练，或者可能已经在诸如ai服务器200这样的外部装置中经过训练。在这种情况下，xr装置100c可以直接使用学习模型生成结果并且执行操作，但是可以通过将传感器信息发送到诸如ai服务器200这样的外部装置并且接收响应于其而生成的结果来执行操作。<ai+机器人+自动驾驶>ai技术和自动驾驶技术被应用于机器人100a，并且机器人100a可以被实现为引导机器人、运输机器人、清洁机器人、可穿戴机器人、娱乐机器人、宠物机器人、无人飞行机器人等。已经应用了ai技术和自动驾驶技术的机器人100a可能意味着具有自动驾驶功能的机器人本身，或者可能意味着与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a。具有自动驾驶功能的机器人100a可以统一指代在没有用户控制的情况下沿着给定流程自主移动或者自主确定流程并移动的装置。具有自动驾驶功能的机器人100a和自动驾驶车辆100b可以使用共同的感测方法以便确定移动路径或行进计划中的一个或更多个。例如，具有自动驾驶功能的机器人100a和自动驾驶车辆100b可以使用通过lidar、雷达、相机等感测到的信息来确定移动路径或行进计划中的一个或更多个。与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a与自动驾驶车辆100b分开存在，并且可以执行与自动驾驶车辆100b的内部或外部的自动驾驶功能关联或者与进入自动驾驶车辆100b的用户关联的操作。在这种情况下，与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a可以通过代替自动驾驶车辆100b获取传感器信息并将传感器信息提供给自动驾驶车辆100b或者通过获得传感器信息、生成周围环境信息或对象信息并且将周围环境信息或对象信息提供给自动驾驶车辆100b来控制或辅助自动驾驶车辆100b的自动驾驶功能。另选地，与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a可以通过监视进入自动驾驶车辆100b的用户或者通过与用户的交互来控制自动驾驶车辆100b的功能。例如，如果确定驾驶员处于困倦状态，则机器人100a可以激活自动驾驶车辆100b的自动驾驶功能或者辅助控制自动驾驶车辆100b的驱动单元。在这种情况下，除了简单地包括自动驾驶功能之外，由机器人100a控制的自动驾驶车辆100b的功能还可以包括由设置在自动驾驶车辆100b内的导航系统或音频系统提供的功能。另选地，与自动驾驶车辆100b交互的机器人100a可以向自动驾驶车辆100b提供信息，或者可以辅助自动驾驶车辆100b外部的功能。例如，机器人100a可以向自动驾驶车辆100b提供包括信号信息的交通信息，如智能交通灯中一样，并且可以通过与自动驾驶车辆100b的交互而将充电器自动连接到充电口，如电动车辆的自动充电器中一样。<ai+机器人+xr>ai技术和xr技术被应用于机器人100a，并且机器人100a可以被实现为引导机器人、运输机器人、清洁机器人、可穿戴机器人、娱乐机器人、宠物机器人、无人飞行机器人、无人机等。已经应用xr技术的机器人100a可以意指这样的机器人，即，xr图像内的控制/交互的目标。在这种情况下，机器人100a不同于xr装置100c，并且它们可以彼此结合地操作。当机器人100a(即，xr图像内的控制/交互的目标)从包括相机的传感器获得传感器信息时，机器人100a或xr装置100c可以基于传感器信息生成xr图像，并且xr装置100c可以输出所生成的xr图像。此外，机器人100a可以基于通过xr装置100c接收的控制信号或用户的交互进行操作。例如，用户可以在机器人100a与诸如xr装置100c这样的外部装置结合进行远程操作时识别对应的xr图像，可以通过交互来调节机器人100a的自动驾驶路径，可以控制操作或驾驶，或者可以识别周围对象的信息。<ai+自动驾驶+xr>ai技术和xr技术被应用于自动驾驶车辆100b，并且自动驾驶车辆100b可以被实现为可移动型机器人、车辆、无人飞行体等。已经应用了xr技术的自动驾驶车辆100b可以意指配备有用于提供xr图像的装置的自动驾驶车辆或作为xr图像内的控制/交互的目标的自动驾驶车辆。特别地，自动驾驶车辆100b(即，xr图像内的控制/交互的目标)不同于xr装置100c，并且它们可以彼此结合地操作。配备有用于提供xr图像的装置的自动驾驶车辆100b可以从包括相机的传感器获得传感器信息，并且可以输出基于所获得的传感器信息而生成的xr图像。例如，自动驾驶车辆100b包括hud，并且可以通过输出xr图像向乘客提供与真实对象或屏幕内的对象对应的xr对象。在这种情况下，当将xr对象输出到hud时，可以在xr对象中的至少一些与乘客视线所指向的真实对象交叠的情况下输出xr对象中的至少一些。相反，当将xr对象显示在自动驾驶车辆100b内包括的显示器上时，可以输出xr对象中的至少一些，使得其与屏幕内的对象交叠。例如，自动驾驶车辆100b可以输出与诸如车道、另一车辆、交通信号灯、路标、两轮车、行人和建筑物这样的对象对应的xr对象。当自动驾驶车辆100b(即，xr图像内的控制/交互的目标)从包括相机的传感器获得传感器信息时，自动驾驶车辆100b或xr装置100c可以基于传感器信息生成xr图像。xr装置100c可以输出所生成的xr图像。此外，自动驾驶车辆100b可以基于通过诸如xr装置100c这样的外部装置接收的控制信号或用户的交互进行操作。当前第1页1 2 3