典型文献
基于深度学习的射频电路空间辐射测试系统
文献摘要：
针对射频电路及天线的辐射性能测试需求,提出一种基于机器学习的射频电路空间辐射OTA测试系统.系统引入深度学习方法,利用三维空间有限测量数据训练一个全连接深度神经网络(FCDNN)模型,从而估计被测射频电路系统在三维空间各个方向上的辐射性能.为了权衡训练FCDNN模型所需的测试点数量与模型预测结果的准确度,进一步提出动态检验模型准确度,逐步提升训练测试点数量,直到模型精度达到预设要求的解决办法.实验结果表明,相比于现有OTA测试系统,所提出的基于深度学习的测试系统只需约60％的测试点,就能精准重构被测射频电路的空间辐射性能,验证了该方案的准确性与高效性,为行业提供了一种精确却低成本的空间辐射测试技术解决方案.
文献关键词：
射频电路;空间辐射;无线通信;测试系统;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
全智;顾一帆
作者机构：
深圳大学电子与信息工程学院 深圳 518060
文献出处：
引用格式：
[1]全智;顾一帆-.基于深度学习的射频电路空间辐射测试系统)[J].仪器仪表学报,2022(12):248-257
A类：
FCDNN
B类：
射频电路,空间辐射,测试系统,对射,天线,辐射性能,测试需求,基于机器学习,OTA,深度学习方法,三维空间,测量数据,数据训练,全连接,深度神经网络,电路系统,测试点,出动,检验模型,模型精度,解决办法,测试技术,技术解决方案,无线通信
AB值：
0.276216
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