CN113486617B - 线损值评估模型生成方法、系统、设备及介质 - Google Patents

线损值评估模型生成方法、系统、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种线损值评估模型生成方法、系统、设备及介质,该方法包括:获取影响射频信号的数据集合,对数据集合中的数据进行特征识别,得到数据参数的特征信息,构建特征信息与线损值之间的初始网络模型,并对初始网络模型进行训练,得到参考线损值评估模型,控制待测电路板按照设定发射功率值发射射频信号,控制集成有参考线损值评估模型的综测仪器对待测电路板的发射功率值进行校准,得到测量发射功率值,当设定发射功率值和测量发射功率值不一致时,根据测试发射功率值和发射功率值,调整参考线损值评估模型中的N类参数的权重,得到目标线损值评估模型。本发明能快速得到目标线损值评估模型,进一步提高了获得线损值的准确性和效率。

Description

线损值评估模型生成方法、系统、设备及介质
技术领域
本发明涉及集成电路测试技术领域,尤其涉及一种线损值评估模型生成方法、系统、设备及介质。
背景技术
目前,手机、智能手表、蓝牙耳机、蜂窝网络、直放站等中的无线通信技术已经非常普及。在生产过程中,通常需要对采用无线技术的电子设备中进行射频传导测试,以检测其射频性能是否符合需求。
在测试过程中,由于线缆和射频连接器的差异,导致射频线路的损耗值大小也不相同,为了保证测试结果的准确性,通常会采用金板校准的方式测得线损补偿值,用以进行待测产品的校准。但是这种方法不仅效率低下,且由于标准金板长期使用会出现磨损的情况,所以测试结果的准确较差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种线损值评估模型生成方法、系统、设备及介质,提高了测量线损值的准确性和效率。
为实现上述目的,第一方面,本发明提供了一种线损值评估模型生成方法,该方法包括:获取影响射频信号的数据集合,数据集合包括N类参数的数据,N为正整数,对数据集合中的数据进行特征识别,得到N类参数的特征信息,根据N类参数的特征信息,构建N类参数的特征信息与线损值之间的初始网络模型,利用预设的训练数据集合、测试数据集合和验证数据集合,对初始网络模型进行训练,得到参考线损值评估模型,控制待测电路板按照设定发射功率值发射射频信号,控制集成有所述参考线损值评估模型的综测仪器对所述待测电路板的发射功率值进行校准,得到测量发射功率值,当设定发射功率值和测量发射功率值不一致时,根据测量发射功率值和发射功率值,调整参考线损值评估模型中的N类参数的权重,得到目标线损值评估模型。
本发明提供的实施例线损值评估模型生成方法有益效果在于:通过获取影响射频信号的数据集合,然后对数据集合中的数据进行特征识别,得到每类参数的特征信息,从而除去了数据集合中多余的信息,根据N类参数的特征信息,构建N类参数的特征信息与线损值之间的初始网络模型。利用预设的训练数据集合、测试数据集合和验证数据集合,对初始网络模型进行大量的训练,得到参考线损值评估模型。最重要的是,通过控制待测电路板按照设定发射功率值发射射频信号,控制集成有参考线损值评估模型的综测仪器对所述待测电路板的发射功率值进行校准,得到测量发射功率值,当设定发射功率值和测量发射功率值不一致时,根据测量发射功率值和发射功率值,调整参考线损值评估模型中的N类参数的权重,得到目标线损值评估模型,实现了对参考线损值评估模型进行优化,且能够快速得到目标线损值评估模型,提高了目标线损值评估模型的生成效率和准确性。根据目标线损值评估模型得到N类参数与线损值准确的对应关系,即可得到准确的线损值,提高了获得线损值的准确性和效率。
在一种可能的实现中,所述初始网络模型的数学表达式满足:
Figure GDA0003865613140000021
其中,wi为每类参数的权重值,xi为输入的每类参数的特征信息,b为偏置,f为传递函数,y为线损值,i的取值范围为(0,n],n为N类参数的数据的总数。其有益效果在于:通过该计算方法获得线损值。
在一种可能的实现中,N类参数包括如下至少一类:射频线缆和射频连接器的长度、介电常数、电阻率、阻抗、电压驻波比、射频信号频率、射频信号频段或使用时长。其有益效果在于:把影响线损值较大的参数进行特征识别,构建初始网络模型,并利用预设的训练数据集合、测试数据集合和验证数据集合,对初始网络模型进行训练,得到参考线损值评估模型,通过判断设定发射功率值和测量发射功率值是否一致作为反馈机制快速得到目标线损值评估模型,进一步保证了生成目标线损值评估模型的可靠性。
第二方面,本发明提供了一种线损校准方法,基于上述的线损值评估模型生成方法,该线损校准方法包括:
向目标线损值评估模型中输入与目标电路板连接的射频线缆的参数的特征信息和射频连接器的参数的特征信息,从目标线损值评估模型获取输出结果,输出结果包括射频线缆和射频连接器的目标线损值。
本发明提供的实施例线损校准方法有益效果在于:通过采用目标线损值评估模型获取目标线损值,提高了获取到的线损值的精度,采用该目标线损值校准,提高了测试目标电路板射频信号的准确性。
第三方面,本发明提供了一种发射功率校准方法,基于上述的线损校准方法,该方法包括:获取目标电路板与综测仪器端口之间连接的射频线缆和射频连接器的目标线损值,基于获得的目标线损值,对目标电路板的测量发射功率值进行校准。
本发明提供的实施例发射功率校准方法有益效果在于:提高了测量发射功率值的准确性。
第四方面,本发明提供了一种线损值评估模型生成系统,包括:获取模块,用于获取影响射频信号的数据集合,数据集合包括N类参数的数据,N为正整数,特征识别模块,用于对数据集合中的数据进行特征识别,得到N类参数的特征信息,构建模块,用于根据N类参数的特征信息,构建N类参数的特征信息与线损值之间的初始网络模型,训练模块,用于利用预设的训练数据集合、测试数据集合和验证数据集合,对初始网络模型进行训练,得到参考线损值评估模型,控制模块,用于控制待测电路板按照设定发射功率值发射射频信号,还用于控制集成有参考线损值评估模型的综测仪器对待测电路板的发射功率值进行校准,得到测量发射功率值,训练模块,还用于判断当设定发射功率值和测量发射功率值不一致时,根据测量发射功率值和发射功率值,调整参考线损值评估模型中的N类参数的权重,得到目标线损值评估模型。
本发明提供的实施例线线损值评估模型生成系统有益效果在于:通过获取影响射频信号的数据集合,然后对数据集合中的数据进行特征识别,得到每类参数的特征信息,从而除去了数据集合中多余的信息,根据每类参数的特征信息,构建每类参数的数据与线损值之间的初始网络模型。训练模块利用预设的训练数据集合、测试数据集合和验证数据集合,对初始网络模型进行大量的训练,得到参考线损值评估模型。最重要的是,通过控制模块控制待测电路板按照设定发射功率值发射射频信号,并控制集成有参考线损值评估模型的综测仪器对待测电路板的发射功率值进行校准,得到测量发射功率值,训练模块再进行判断当设定发射功率值和测量发射功率值不一致时,根据测量发射功率值和发射功率值,调整参考线损值评估模型中的N类参数的权重,得到目标线损值评估模型。实现了对参考线损值评估模型进行优化,且能够快速得到目标线损值评估模型,提高了目标线损值评估模型的生成效率和准确性。根据目标线损值评估模型得到N类参数与线损值准确的对应关系,即可得到准确的线损值,提高了获得线损值的准确性和效率。
在一种可能的实现中,初始网络模型的数学表达式满足:
Figure GDA0003865613140000041
其中,wi为每类参数的权重值,xi为输入的每类参数的特征信息,b为偏置,f为传递函数,y为线损值,i的取值范围为(0,n],n为N类参数的数据的总数。其有益效果在于:通过该计算方法获得线损值。
在一种可能的实现中,N类参数包括如下至少一类:射频线缆和射频连接器的长度、介电常数、电阻率、阻抗、电压驻波比、射频信号频率、射频信号频段或使用时长。其有益效果在于:把影响线损值较大的参数进行特征识别,构建初始网络模型,并最终得到线损值评估模型,从而提高了获得线损值得准确性。
第五方面,本发明提供了一种线损校准系统,基于第四方面所提供的线损值评估模型生成系统,该系统包括输入模块,用于向目标线损值评估模型中输入与目标电路板连接的射频线缆的参数的特征信息和射频连接器的参数的特征信息,输出模块,还用于从目标线损值评估模型获取输出结果,输出结果包括射频线缆和射频连接器的目标线损值。其有益效果在于:通过向目标线损值评估模型中输入与目标电路板连接的射频线缆和射频连接器的参数的特征信息,得到目标线损值,提高了获得线损值得准确度。
第六方面,本发明提供了一种发射功率校准系统,基于第五方面所提供的线损校准系统,该系统包括:获取模块,用于获取目标电路板与综测仪器端口之间连接的射频线缆和射频连接器的目标线损值,校准模块,用于基于获取的目标线损值,对目标电路板的测量发射功率值进行校准。
第七方面,本发明实施例提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述的方法步骤。
本发明电子设备的有益效果在于:通过处理器执行计算机程序实现上述方法的运行。
第八方面,本发明实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法步骤。
本发明计算机可读存储介质的有益效果在于,通过执行计算机程序实现上述方法的运行。
附图说明
图1为本发明的提供的线损值评估模型生成方法的流程图;
图2为本发明的提供的初始网络模型的数学表达式的计算过程的示意图;
图3为本发明的提供的线损校准方法的流程图;
图4为本发明的提供的发射功率校准方法的流程图;
图5为本发明的提供的包括线损值评估模型生成系统的线损校准系统结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。除非另外定义,此处使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本文中使用的“包括”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同,而不排除其他元件或者物件。
目前,手机、智能手表、蓝牙耳机、蜂窝网络、直放站、无线通讯技术(Wi-Fi)模块、全球定位系统(GlobalPositioningSystem,GPS)等中的无线通信技术已非常普及。在这些产品的生产过程中,通常需要对采用无线技术的电子设备进行射频传导测试,以检测其射频性能是否符合要求。在测试过程中,由于测试线缆与连接器等的差异,导致射频线路的损耗值大小也不一样,为保证测试结果的准确性,通常会采用金板校准的方式测试得到线损补偿值,以进行待测产品的校准。校准待测产品的前提是确保金板的准确性,而测试人员在制作金板时,通过无线通信测试仪发送既定发射功率的射频信号,通过测试线缆与射频连接器后反馈,然后人工计算该既定发射功率同无线通信测试仪所接收射频信号的功率的差值,得到线损补偿值。这种测试线损的方式不仅效率低,且由于标准金板长期使用会出现磨损等情况,因而还存在测试结果准确性较差的问题。
由于局限于通过外接仪器设备进行线损值的测试,需要专业的团队对不同的仪表进行校准,对不同的测试产品进行金板制作,人工进行测试无法满足一致性的要求。不同的仪器之间存在差异,这将导致不同的测试环境所测的校准偏差非常大。长期的使用仪器及射频线缆也将导致老化问题产生线损值的变化,需要阶段性的进行测试,测量过程将花费大量的时间。
针对上述存在的问题,本发明的实施例提供了一种线损值评估模型生成方法,参考图1所示,该方法包括:
S101:获取影响射频信号的数据集合,数据集合包括N类参数的数据,N为正整数。
该步骤中,N类参数包括如下至少一类:射频线缆和射频连接器的长度、介电常数、电阻率、阻抗、电压驻波比、射频信号频率、射频信号频段或使用时长。由于影响线损值较大的因素为射频线缆和射频连接器的长度、介电常数、电阻率、阻抗、电压驻波比、频率和使用时长以及产品的发射功率这8类因素。在本实施例中,N类参数包括上述的全部的8类因素。从而使获取到影响射频信号的数据集合更加全面。
S102:对数据集合中的数据进行特征识别,得到N类参数的特征信息。
该步骤中,由于数据集合中的数据为获取的原始数据,原始数据通常是高维的,其中包含了许多冗余信息,所以需要对数据集合中的数据进行特征识别,剔除多余的信息,得到特征信息。
通过对数据集合中的数据进行特征识别,可以从数据集合中解析出主要影响线损值的因素,即得到每类参数的特征信息。在本实施例中,特征识别的具体方式是将高维的数据集合中的数据投影映射到较低维空间,从而解析出主要影响线损值的因素,降低了数据集合中的数据的维度,增加了所提供数据的特征向量,从而促进后续的学习和泛化步骤。
S103:构建N类参数的特征信息与线损值之间的初始网络模型。
该步骤中,影响射频信号的数据集合中有很多冗余的信息,降维的目的就是剔除这些冗余的信息,得到每类参数的特征信息,然后构建一个新的坐标轴,使数据点能够投影到新的坐标轴上。即根据N类参数的特征信息,构建N类参数的特征信息与线损值之间的初始网络模型。
具体的,参考图2所示,初始网络模型的数学表达式满足:
Figure GDA0003865613140000081
Figure GDA0003865613140000082
其中,wi为每类参数的权重值,xi为输入的每类参数的特征信息,b为偏置,f为传递函数,y为线损值,i的取值范围为(0,n],n为N类参数的数据的总数类参数。
在本实施例中,总共有8类参数的特征信息,输入8类参数的特征信息通过与对应的权重值进行计算,得到输入向量与权重向量的内积后减去偏置的大小,再对其进行非线性计算,通过上述方程的计算,我们就能得到最终的输出值y。
S104:利用预设的训练数据集合、测试数据集合和验证数据集合,对初始网络模型进行训练,得到参考线损值评估模型。
该步骤中,通过预设的训练数据集合、测试数据集合和验证数据集合对初始网络模型进行训练,即通过大量的数据训练初始网络模型,不断寻找最优的坐标轴,且通过不断的训练得到参考线损值评估模型。
在本实施例中,通过获取影响射频信号的数据集合,然后对数据集合中的数据进行特征识别,得到每类参数的特征信息,从而除去了数据集合中多余的信息,根据每类参数的特征信息,构建每类参数的数据与线损值之间的初始网络模型。最重要的是,利用预设的训练数据集合、测试数据集合和验证数据集合,对初始网络模型进行大量的训练,得到相对准确的参考线损值评估模型。
S105:控制待测电路板按照设定发射功率值发射射频信号。
S106:控制集成有参考线损值评估模型的综测仪器对待测电路板的发射功率值进行校准,得到测量发射功率值,当设定发射功率值和测量发射功率值不一致时,根据测量发射功率值和设定发射功率值,调整参考线损值评估模型中的N类参数的权重,得到目标线损值评估模型。
由于训练得到参考线损值评估模型的过程中需要花费大量的时间,且得到的参考线损值评估模型相对来说会存在误差,为了克服该问题,该步骤中设置类似于反馈机制的方法,通过控制集成有参考线损值评估模型的综测仪器对待测电路板的发射功率值进行校准,得到测量发射功率值,当设定发射功率值和测量发射功率值不一致时,根据测量发射功率值和设定发射功率值之间的差值情况,作为优化依据,不断调整每类参数的权重值,实时对参考线损值评估模型进行优化训练,从而快速得到更加准确的目标线损评估模型。
需要说明的是,在通讯设备性能测试中,发射功率是测试过程中重要指标之一,所以在本实施例中,反馈机制采用测量发射功率值和设定发射功率值作为对参考线损值评估模型的优化依据,使目标线损值评估模型能输出更加准确的线损值,并且根据测量发射功率值和设定发射功率值之间的验证,实时对参考线损值评估模型进行优化训练加快生成目标线损值评估模型效率。
在本发明公开的另一个实施例中,在上述实施例线损值评估模型生成方法的基础上,提供了一种线损校准方法,参考图3所示,该方法包括:
S301:向目标线损值评估模型中输入与目标电路板连接的射频线缆的参数的特征信息和射频连接器的参数的特征信息。
该步骤中,将与目标电路板连接的射频线缆和射频连接器中影响线损值的参数的特征信息输入目标线损值评估模型中,目标线损值评估模型根据参数的特征信息获得相应的输出结果。
S302:从目标线损值评估模型获取输出结果,输出结果包括射频线缆和射频连接器的线损值。
该步骤中,通过上述步骤输入的N类参数的数据,得到射频线缆和射频连接器的线损值。通过采用目标线损值评估模型获取射频线缆和射频连接器的线损值,提高获取到的线损值的精度,采用该线损值校准,提高了测试待测通讯产品射频信号的准确性。
在本发明公开的又一个实施例中,基于上述的线损校准方法,本发明提供一种发射功率校准方法,参考图4所示,该方法包括:
S401:获取目标电路板与综测仪器端口之间连接的射频线缆和射频连接器的目标线损值。
该步骤中,采用上述线损校准方法获取测试座与测试仪器端口之间的线损值,保障了线损值的准确度。
S402:基于获取的目标线损值,对目标电路板的测量发射功率值进行校准。
本实施例中,通过获取的目标线损值校准目标电路板的测量发射功率值,提高了测量发射功率值的准确性。
在本发明公开的另一个实施例中,一种线损值评估模型生成系统,参考图5所示,该系统包括:获取模块501,用于获取影响射频信号的数据集合,数据集合包括N类参数的数据,N为正整数,特征识别模块502,用于对数据集合中的数据进行特征识别,得到N类参数的特征信息,构建模块503,用于根据N类参数的特征信息,构建N类参数的特征信息与线损值之间的初始网络模型,训练模块504,用于利用预设的训练数据集合、测试数据集合和验证数据集合,对初始网络模型进行训练,得到参考线损值评估模型。控制模块505,用于控制待测电路板按照设定发射功率值发射射频信号,还用于控制集成有参考线损值评估模型的综测仪器对待测电路板的发射功率值进行校准,得到测量发射功率值,训练模块504,还用于判断当设定发射功率值和测量发射功率值不一致时,根据测量发射功率值和发射功率值,调整参考线损值评估模型中的N类参数的权重,得到目标线损值评估模型。
本实施例中,获取模块501通过获取影响射频信号的数据集合,然后特征识别模块502接受数据集合并对数据集合中的数据进行特征识别,得到N类参数的特征信息,从而除去了数据集合中多余的信息。构建模块503根据N类参数的特征信息,构建N类参数的特征信息与线损值之间的初始网络模型。最重要的是,利用预设在训练模块504的训练数据集合、测试数据集合和验证数据集合,对初始网络模型进行训练,得到参考线损值评估模型,并结合控制模块505,控制待测电路板按照设定发射功率值发射射频信号,并控制集成有参考线损值评估模型的综测仪器对待测电路板的发射功率值进行校准,得到测量发射功率值,训练模块504判断当设定发射功率值和测量发射功率值不一致时,根据测量发射功率值和发射功率值,调整参考线损值评估模型中的N类参数的权重,得到目标线损值评估模型。通过目标线损评估模型即可得到准确的线损值,从而提高了获取目标线损值的准确性,提高了测试电子设备中射频性能的精度和效率。
具体的,初始网络模型的数学表达式满足:
Figure GDA0003865613140000111
其中,wi为每类参数的权重值,xi为输入的每类参数的特征信息,b为偏置,f为传递函数,y为线损值,i的取值范围为(0,n],n为N类参数的数据的总数。在处理模块中,进行上述计算,得到线损值y。且N类参数包括如下至少一类:射频线缆和射频连接器的长度、介电常数、电阻率、阻抗、电压驻波比、射频信号频率、射频信号频段或使用时长。
在本发明公开的又一个实施例中,一种线损校准系统,基于上述所提供的线损值评估模型生成系统,参考图5所示,该线损校准系统包括,输入模块506,用于向目标线损值评估模型中输入与目标电路板连接的射频线缆的参数的特征信息和射频连接器的参数的特征信息,输出模块507,用于从目标线损值评估模型获取输出结果,该输出结果包括射频线缆和射频连接器的目标线损值。通过向目标线损值评估模型中输入目标待测产品的N类参数的特征信息,得到目标线损值,提高了获得线损值得准确度。
在本发明公开的再一个实施例中,一种发射功率校准系统,基于上述提供的线损校准系统,该系统包括:获取模块用于获取目标电路板与综测仪器端口之间连接的射频线缆和射频连接器的目标线损值,校准模块,用于基于获取的目标线损值,对目标电路板的测量发射功率值进行校准。
在本发明公开的另一个实施例中,在上述实施例的基础上,本发明提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中线损值评估模型生成方法。
在本申请的另一些实施例中,本申请实施例公开了一种电子设备,该设备可以包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时可以用于执行如图1及相应实施例中的各个步骤。
以上所述,仅为本申请实施例的具体实施方式,但本申请实施例的保护范围并不局限于此,任何在本申请实施例揭露的技术范围内的变化或替换,都应涵盖在本申请实施例的保护范围之内。因此,本申请实施例的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种线损值评估模型生成方法,其特征在于,包括:
获取影响射频信号的数据集合,所述数据集合包括N类参数的数据,N为正整数;
对所述数据集合中的数据进行特征识别,得到所述N类参数的特征信息;
构建所述N类参数的特征信息与线损值之间的初始网络模型;
利用预设的训练数据集合、测试数据集合和验证数据集合,对所述初始网络模型进行训练,得到参考线损值评估模型;
控制待测电路板按照设定发射功率值发射射频信号;
控制集成有所述参考线损值评估模型的综测仪器对所述待测电路板的发射功率值进行校准,得到测量发射功率值;
当所述设定发射功率值和所述测量发射功率值不一致时,根据所述测量发射功率值和所述设定发射功率值,调整所述参考线损值评估模型中的N类参数的权重,得到目标线损值评估模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述初始网络模型的数学表达式满足:
Figure FDA0003865613130000011
其中,wi为每类参数的权重值,xi为输入的每类参数的特征信息,b为偏置,f为传递函数,y为线损值,i的取值范围为(0,n],n为N类参数的数据的总数。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述N类参数包括如下至少一类:射频线缆和射频连接器的长度、介电常数、电阻率、阻抗、电压驻波比、射频信号频率、射频信号频段或使用时长。
4.一种线损校准方法,基于如权利要求1至3任一项所述的线损值评估模型生成方法,其特征在于,包括:
向所述目标线损值评估模型中输入与目标电路板连接的射频线缆的参数的特征信息和射频连接器的参数的特征信息;
从所述目标线损值评估模型获取输出结果,所述输出结果包括所述射频线缆和所述射频连接器的目标线损值。
5.一种发射功率校准方法,基于如权利要求4所述的线损校准方法,其特征在于,包括:
获取目标电路板与综测仪器端口之间连接的射频线缆和射频连接器的目标线损值;
基于获取的所述目标线损值,对所述目标电路板的测量发射功率值进行校准。
6.一种线损值评估模型生成系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取影响射频信号的数据集合,所述数据集合包括N类参数的数据,N为正整数;
特征识别模块,用于对所述数据集合中的数据进行特征识别,得到所述N类参数的特征信息;
构建模块,构建所述N类参数的特征信息与线损值之间的初始网络模型;
训练模块,用于利用预设的训练数据集合、测试数据集合和验证数据集合,对所述初始网络模型进行训练,得到参考线损值评估模型;
控制模块,用于控制待测电路板按照设定发射功率值发射射频信号,还用于控制集成有所述参考线损值评估模型的综测仪器对所述待测电路板的发射功率值进行校准,得到测量发射功率值;
所述训练模块,还用于判断当所述设定发射功率值和所述测量发射功率值不一致时,根据所述测量发射功率值和所述发射功率值,调整所述参考线损值评估模型中的N类参数的权重,得到目标线损值评估模型。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述初始网络模型的数学表达式满足:
Figure FDA0003865613130000031
其中,wi为每类参数的权重值,xi为输入的每类参数的特征信息,b为偏置,f为传递函数,y为线损值,i的取值范围为(0,n],n为N类参数的数据的总数。
8.根据权利要求6或7所述的系统,其特征在于,所述N类参数包括如下至少一类:射频线缆和射频连接器的长度、介电常数、电阻率、阻抗、电压驻波比、射频信号频率、射频信号频段或使用时长。
9.一种线损校准系统,其特征在于,基于如权利要求6至7任一项所述的线损值评估模型生成系统,其特征在于,包括:
输入模块,用于向所述目标线损值评估模型中输入与目标电路板连接的射频线缆的参数的特征信息和射频连接器的参数的特征信息;
输出模块,用于从所述目标线损值评估模型获取输出结果,所述输出结果包括所述射频线缆和所述射频连接器的目标线损值。
10.一种发射功率校准系统,基于如权利要求9所述的线损校准系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标电路板与综测仪器端口之间连接的射频线缆和射频连接器的目标线损值;
校准模块,用于基于获取的所述目标线损值,对所述目标电路板的测量发射功率值进行校准。
11.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。
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