一种信道数据集增强的方法及装置

    公开(公告)号:CN117370797A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311233573.4

    申请日:2023-09-21

    Abstract: 本申请公开了一种信道数据集增强的方法及装置,包括:采集真实信道数据,记录所述真实信道数据的场景标签;根据所述场景标签的种类数,训练扩散模型;基于已训练好的扩散模型生成多个虚拟信道数据;混合所述真实信道数据和所述虚拟信道数据作为新的训练集,用于AI模型训练。本申请解决了在收集到的信道数据量有限的情况下,如何生成高质量的虚拟信道数据的问题,通过训练扩散模型,生成了高质量的虚拟信道数据,混合了真实信道数据和虚拟信道数据的数据集,即增强后的信道数据集有助于提升AI模型训练时的收敛性能以及训练质量。

    一种基于AI/ML时域CSI预测的空口测试方法和系统

    公开(公告)号:CN117221938A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202311168143.9

    申请日:2023-09-11

    Abstract: 本申请公开了一种基于AI/ML时域CSI的空口测试方法,包括以下步骤:确定测试配置,所述测试配置包括但不限于测试参数配置和空口测试信号配置;在第一时间窗、第二时间窗进行CSI‑RS信号测试,根据测量结果确定空口测试信号的下行参数;第二时间窗经过AL/ML模型预测后确定下行参数,进行空口信号测试。预测后的空口信号测量结果和未经过预测的空口测试信号的测量结果对比,获得性能增益值。本申请还包含用于实现所述方法的空口测试系统。本申请的方法和系统解决AL/ML模型输出的时域CSI预测准确度难以评估的问题。

    一种基于AI/ML直接定位的空口测试方法和系统

    公开(公告)号:CN117412327A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311167593.6

    申请日:2023-09-11

    Abstract: 本申请公开了一种基于AI/ML直接定位的空口测试方法,包括以下步骤:确定空口测试信号发射位置和测试终端的物理位置;启动空口测试信号发射装置,所述空口测试信号包含用于定位测量的参考信号;启动测试终端接收所述空口测试信号,获得所述参考信号的测量结果;运用AI/ML模型对所述测量结果进行运算,获得测试终端的运算位置值;对所述运算位置值和物理位置值进行比较,根据两位置坐标差异确定运算位置值的准确度。

    一种虚拟无线信道数据集生成方法及装置

    公开(公告)号:CN117335910A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311139906.7

    申请日:2023-09-05

    Abstract: 本申请公开了一种虚拟无线信道数据集生成方法及装置,包括:收集无线信道数据,构建训练样本;构造生成对抗网络模型;导入所述训练样本,并初始化所述生成对抗网络模型;对所述生成对抗网络模型中的生成器模型和鉴别器模型进行训练;基于性能校验指标调整生成器模型和鉴别器模型参数,直到模型收敛或训练次数达到预设值;基于已训练的生成对抗网络模型生成虚拟无线信道数据集。本申请解决了生成对抗网络训练时失衡现象,并基于训练后的生成对抗网络模型来生成高质量的虚拟无线信道数据集,提高了生成虚拟无线信道数据的效率。

    一种基于AI/ML时域波束预测的空口测试方法和系统

    公开(公告)号:CN117241312A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311170517.0

    申请日:2023-09-11

    Abstract: 本申请公开了一种基于AI/ML时域波束预测的空口测试方法,包括以下步骤:启动信号发射装置,在第一时间窗内的第一波束集合和第二时间窗内的第二波束集合分别发送波束测量信号;启动测试终端在第一时间窗内接收所述波束测量信号,获得第一波束集合的波束质量的测量值;在第二时间窗内接收所述波束测量信号,获得第二波束集合的波束质量的测量值;运用AI/ML模型对所述第一波束集合的波束质量的测量值进行运算,获得第二波束集合的波束质量预测值;对所述第二波束集合的波束质量预测值和测量值进行比较,确定预测准确度。本申请还包含用于实现所述方法的空口测试系统。本申请的方法和系统解决AL/ML模型输出的时域波束预测准确度难以评估的问题。

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