[发明专利]一种面向功率放大器的迁移学习快速低复杂度建模方法在审
| 申请号： | 202110659703.5 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113221308A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 胡欣;张孙;刘志军;孙琳琳;韩康;王卫东 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F30/18 | 分类号： | G06F30/18;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/06 |
| 代理公司： | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人： | 周长琪 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明为一种面向功率放大器的迁移学习快速低复杂度建模方法，属于无线通信技术领域。本发明包括：首先训练一个功率放大器的DNN模型，再利用迁移学习，复制和固定DNN模型的部分参数和网络结构作为预设计过滤器，然后构建包括预设计过滤器和迁移学习层的迁移学习神经网络模型TLNN，通过对不同层数的预设计过滤器形成的TLNN模型进行训练，选出性能好且训练时长短的模型。最终模型固定了预设计过滤器的层数，在需要对功率放大器重新建模时，直接利用固定层数的预设计过滤器的TLNN模型进行训练来获取模型。本发明在保证PA模型建模效果良好的同时，有效减少模型的训练时间，满足了实际应用中频繁对功率放大器进行建模的需要。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 功率放大器 迁移 学习 快速 复杂度 建模 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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