專利名稱：手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種無線通訊裝置的校正系統(tǒng)及方法，特別是關(guān)于一種手機射頻發(fā)射
功率校正系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
具有無線通訊能力的裝置(例如手機，以下均以手機為例)，為確保手機射頻發(fā)射功率頻譜的使用效率以及減少互相干擾，都需要對手機射頻發(fā)射功率進行校正，以符合各相關(guān)通訊規(guī)范的要求。通常需要取得手機發(fā)射功率與數(shù)模轉(zhuǎn)換(Digital/AnalogConverter, DAC)值之間的關(guān)系，以做為手機實際運作時控制射頻發(fā)射功率的用途。
由于手機組件之間的差異，因此每一部手機在出廠前均需進行校正，以得到手機射頻發(fā)射功率與DAC值之間的關(guān)系。通常是在DAC值的有效范圍內(nèi)，依一定之間隔逐次增加，掃描過一次，將每一次相對應(yīng)的發(fā)射功率記錄下來，即可制成發(fā)射功率與DAC值之間的曲線圖。然而，由于DAC值與發(fā)射功率的量測點需要有一定的選擇密度，如果選擇的量測點太少，所得的曲線代表性不足。如果選擇的量測點太多，所得的曲線較為準確，但增加校正的時間。

發(fā)明內(nèi)容
鑒于以上內(nèi)容，有必要提供一種手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)，通過利用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)良內(nèi)插能力特性來達到加速校正手機射頻發(fā)射功率之目的。 此外，還有必要提供一種手機射頻發(fā)射功率校正方法，通過利用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)良內(nèi)插能力特性來達到加速校正手機射頻發(fā)射功率之目的。 —種手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)，包括一個功率頻譜采集單元、一個發(fā)射功率校正單元以及一個校正結(jié)果輸出單元。所述的發(fā)射功率校正單元包括訓(xùn)練樣本產(chǎn)生模塊，用于接收所述的功率頻譜采集單元采集的手機射頻發(fā)射功率頻譜信號，并獲取該頻譜信號上的量測點來產(chǎn)生多個訓(xùn)練樣本；類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊，用于利用產(chǎn)生的訓(xùn)練樣本計算出所需構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各個神經(jīng)元的權(quán)重值，并根據(jù)各個神經(jīng)元的權(quán)重值構(gòu)建出該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；發(fā)射功率校正模塊，用于利用構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對采集的手機射頻發(fā)射功率進行校正，以及產(chǎn)生并輸出校正結(jié)果至所述的校正結(jié)果輸出單元。 —種手機射頻發(fā)射功率校正方法，該方法包括如下步驟采集手機射頻發(fā)射功率的頻譜信號，并獲取該頻譜信號上的量測點；根據(jù)獲取的量測點產(chǎn)生多個訓(xùn)練樣本；利用產(chǎn)生的訓(xùn)練樣本計算出所需構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各個神經(jīng)元的權(quán)重值，并根據(jù)各個神經(jīng)元的權(quán)重值構(gòu)建出該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；利用構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對采集的手機射頻發(fā)射功率進行校正，并產(chǎn)生相應(yīng)的校正結(jié)果；根據(jù)校正結(jié)果產(chǎn)生并輸出手機射頻發(fā)射功率頻譜，該射頻發(fā)射功率頻譜是一種反應(yīng)手機射頻發(fā)射功率與DAC值之間的關(guān)系曲線圖。 相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明所述的手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)及方法只需利用手機射頻發(fā)射功率頻譜信號上較少數(shù)量的量測點，即可完成對手機射頻發(fā)射功率的全部量測，
4的生產(chǎn)效率。


圖1是本發(fā)明手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)較佳實施例的架構(gòu)圖。 圖2是一種類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)圖。 圖3是圖2中類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖。 圖4是本發(fā)明手機射頻發(fā)射功率校正方法較佳實施例的流程圖。 圖5是圖4中的步驟S20產(chǎn)生訓(xùn)練樣本的細化流程圖。 圖6是圖4中的步驟S30構(gòu)建類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細化流程圖。 圖7是圖4中的步驟S40由類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正射頻發(fā)射功率的細化流程圖。 圖8是一種手機射頻發(fā)射功率頻譜圖。 圖9是通過類神網(wǎng)絡(luò)校正后的手機射頻發(fā)射功率頻譜圖。
具體實施例方式
如圖l所示，是本發(fā)明手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)較佳實施例的架構(gòu)圖。該系統(tǒng)包括一個功率頻譜采集單元1、一個發(fā)射功率校正單元2以及一個校正結(jié)果輸出單元3。所述的功率頻譜采集單元l用于采集多部(例如N^ 100部)手機的射頻發(fā)射功率頻譜信號，并將該頻譜信號輸入至發(fā)射功率校正單元2。所述的發(fā)射功率校正單元2用于獲取手機頻譜信號上的量測點產(chǎn)生N組訓(xùn)練樣本，利用該N組訓(xùn)練樣本構(gòu)建并訓(xùn)練一個類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(參見圖2)，以及利用該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對手機射頻發(fā)射功率進行校正，并產(chǎn)生校正結(jié)果。所述的校正結(jié)果輸出單元3用于根據(jù)校正結(jié)果產(chǎn)生手機射頻發(fā)射功率頻譜。所述的射頻發(fā)射功率頻譜是一種反應(yīng)手機射頻發(fā)射功率與數(shù)模轉(zhuǎn)換(Digital/Analog Converter, DAC)值之間的關(guān)系曲線圖(參見圖8)。 所述的發(fā)射功率校正單元2包括訓(xùn)練樣本產(chǎn)生模塊21、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊22以及發(fā)射功率校正模塊23。其中，所述的訓(xùn)練樣本產(chǎn)生模塊21用于接收所述功率頻譜采集單元1采集的射頻發(fā)射功率的頻譜信號，并獲取手機頻譜信號上的量測點產(chǎn)生N組訓(xùn)練樣本。所述的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊22用于利用訓(xùn)練樣本產(chǎn)生模塊21產(chǎn)生的N組訓(xùn)練樣本計算出所需構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各個神經(jīng)元的權(quán)重值，并根據(jù)各個神經(jīng)元的權(quán)重值構(gòu)建出該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所述的發(fā)射功率校正模塊23用于對利用構(gòu)建出的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述功率頻譜采集單元1采集的手機射頻發(fā)射功率進行校正并產(chǎn)生校正結(jié)果。該發(fā)射功率校正模塊23還用于將獲取量測點的發(fā)射功率進行正規(guī)劃運算或反正規(guī)劃運算得到相應(yīng)的發(fā)射功率值，所述的正規(guī)劃運算或反正規(guī)劃運算法將在圖5及圖7中詳細描述。 如圖2所示，是一種類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)圖。在本實施例中，所述的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
構(gòu)建模塊22構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種較為常見且運用范圍較為廣泛的前傳式倒傳遞類神
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feed-Forward Back-Propagation Neural Network)，或稱為倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
該倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)通常分為三層，其分別稱為輸入層、隱藏層與輸出層。每一層各
有多個神經(jīng)元，每一層的每一個神經(jīng)元都與下一層的每一個神經(jīng)元通過神經(jīng)突觸相連接。
該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號流向為單向，由輸入層流往隱藏層，再由隱藏層流向輸出層。 如圖3所示，是圖2中的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖。其中，每個神經(jīng)元接收來自前一層每一神經(jīng)元的信號，每一個接收信號先乘上神經(jīng)突觸上的權(quán)重值(記為Wi)，經(jīng) 過加總后再經(jīng)過一個轉(zhuǎn)換函數(shù)S (y)，其函數(shù)表達式如下 5W=^iy其中"y"為接收信號，"e"為轉(zhuǎn)換系數(shù)。 經(jīng)轉(zhuǎn)換函數(shù)S (y)轉(zhuǎn)換所得到的結(jié)果作為該神經(jīng)元的輸出，并再往類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 下一層傳遞。 一般來說，類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)良的內(nèi)插能力，本發(fā)明即是利用該特性來達到 加速射頻發(fā)射功率校正之目的。在本實施例中，利用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對手機射頻發(fā)射功率進 行校正，就是要將手機射頻發(fā)射功率的頻譜信號的部分量測點饋入該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的 神經(jīng)元，經(jīng)過該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算與校正得到所有量測點，并將所有量測點輸出即可得到完 整的射頻發(fā)射功率頻譜，從而達到校正手機射頻發(fā)射功率的目的。由此可知，類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 "訓(xùn)練知識"是存在于神經(jīng)突觸上的權(quán)重值，而要得到這些正確的權(quán)重值，必須事先準備一 組訓(xùn)練樣本。經(jīng)過該訓(xùn)練樣本對類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之后，即可得出神經(jīng)突觸上的適當?shù)臋?quán)重 值，而此訓(xùn)練好的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以應(yīng)用于大批量檢測及校正手機的射頻發(fā)射功率。
如圖4所示，是本發(fā)明手機射頻發(fā)射功率校正方法較佳實施例的流程圖。首先，功 率頻譜采集單元1采集多部(例如N > 100部)手機的射頻發(fā)射功率的頻譜信號，并將該 頻譜信號輸入至發(fā)射功率校正單元2 (步驟S10)。訓(xùn)練樣本產(chǎn)生模塊21接收采集的射頻發(fā) 射功率的頻譜信號，并獲取手機頻譜信號上的量測點來產(chǎn)生N組訓(xùn)練樣本(步驟S20)。類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊22利用訓(xùn)練樣本產(chǎn)生模塊21產(chǎn)生的N組訓(xùn)練樣本計算出所需構(gòu)建的類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各個神經(jīng)元的權(quán)重值，并根據(jù)各個神經(jīng)元的權(quán)重值構(gòu)建出該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(步驟 S30)。發(fā)射功率校正模塊23利用構(gòu)建出的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述功率頻譜采集單元1采集的手 機射頻發(fā)射功率進行校正，產(chǎn)生并輸出相應(yīng)的校正結(jié)果至校正結(jié)果輸出單元3(步驟S40)。 校正結(jié)果輸出單元3根據(jù)校正結(jié)果產(chǎn)生手機射頻發(fā)射功率頻譜，并輸出該射頻發(fā)射功率頻 譜(步驟S50)。所述的射頻發(fā)射功率頻譜是一種反應(yīng)手機射頻發(fā)射功率與DAC值之間的關(guān) 系曲線圖，參見圖8所示。 如圖5所示，是圖4中的步驟S20產(chǎn)生訓(xùn)練樣本的細化流程圖。步驟S201，訓(xùn) 練樣本產(chǎn)生模塊21接收所述功率頻譜采集單元1采集的射頻發(fā)射功率頻譜信號，并獲 取手機頻譜信號上的所有量測點的DAC值與對應(yīng)的射頻發(fā)射功率，其描述為KDAQ， P》， (DAC2，p2)，…，(DACm， pm)h其中"M"代表獲取量測點的數(shù)量。步驟S202，發(fā)射功率校 正模塊23將射頻發(fā)射功率頻譜信號上所有量測點的實際功率值{P15 P2，…，PM}進行正
規(guī)化運算，并得到所有量測點的正規(guī)化功率值(A^2，…，^M)。其中，所述正規(guī)化運算法 是將所有輸出功率對最大輸出功率P^與最小輸出功率Pmin的差距做正規(guī)化運算，亦即
耳=(/^—P咖)/(P腿—)，其中o〈^"。 步驟S203，訓(xùn)練樣本產(chǎn)生模塊21從所有量測點中選擇部分量測點的正規(guī)化功 率值(A，？r，…^W，其中"T"代表選擇的時間間隔，"L"代表選擇部分量測點的數(shù)量， 且L〈M， LXT《M。步驟S204，訓(xùn)練樣本產(chǎn)生模塊21以部分量測點的正規(guī)化功率值 (A，h，…^W作為輸入和以所有量測點的正規(guī)化功率值^i，A，... ，^M)作為輸出建立用 于構(gòu)建并訓(xùn)練一個類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。本實施例中，功率頻譜采集單元1采集了 N部 手機的射頻發(fā)射功率頻譜信號，因此訓(xùn)練樣本產(chǎn)生模塊21產(chǎn)生了 N組訓(xùn)練樣本。
如圖6所示，是圖4中的步驟S30構(gòu)建類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細化流程圖。步驟S301，類神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊22接收一訓(xùn)練樣本中部分量測點的正規(guī)化功率值(A，Pr，...，Pi"輸入類
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的神經(jīng)元，經(jīng)類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后由輸出層的神經(jīng)元輸出實際功率值{PpPy…， PM}。步驟S302，類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊22將所有量測點的實際功率值(P^2，…，PJ與所有
量測點的正規(guī)化功率值{5，^2 ，... ，7mM乍比較得到一個誤差值，并計算該誤差值的均方差。
步驟S303，類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊22將該均方差輸入類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行傳遞，并計算 該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸出層和隱藏層所有神經(jīng)元的權(quán)重應(yīng)該改變的權(quán)重變化值、及Sh，其可 以讓輸出的均方差變小。具體地，對輸出層神經(jīng)元計算SkJlj Sk二0k(l-0k)(tk-0k)，其中 Ok為輸出層神經(jīng)元的實際輸出，tk為輸出層神經(jīng)元的目標輸出。對隱藏層神經(jīng)元計算Sh， S h = Oh(l-Oh) E Wtt S h，其中0h為隱藏層神經(jīng)元的實際輸出，th為隱藏層神經(jīng)元的目標輸 出。步驟S304，類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊22根據(jù)權(quán)重變化值、及Sh計算出該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每 一個神經(jīng)元的權(quán)重值Wkh，最后按照如下公式計算出所有神經(jīng)元的權(quán)重值Wji = Wji+AWji，
及AWji= n s jXji，其中"n"為學習率。 步驟S305，類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊22判斷每個訓(xùn)練樣本的均方差是否少于預(yù)設(shè)值 (例如，O至1之間)。若還有訓(xùn)練樣本的均方差大于等于預(yù)設(shè)值，則重新執(zhí)行步驟S301至 步驟S304直到所有訓(xùn)練樣本的均方差少于預(yù)設(shè)值。若所有訓(xùn)練樣本的均方差都小于預(yù)設(shè) 值，則將計算出的權(quán)重值Wji作為該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個神經(jīng)元的目標權(quán)重值，以構(gòu)建出該類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 如圖7所示，是圖4中的步驟S40由類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正射頻發(fā)射功率的細化流程 圖。步驟S401，訓(xùn)練樣本產(chǎn)生模塊21接收功率頻譜采集單元1采集的射頻發(fā)射功率頻譜 信號，并獲取該射頻發(fā)射功率頻譜上部分量測點的DAC值與發(fā)射功率的對應(yīng)值{(DAQ， P》，(DA; Pt)，…，(DAClt， Plt) }。步驟S402，發(fā)射功率校正模塊23將部分量測點的正 規(guī)化功率值(A，^，…^W由訓(xùn)練好的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層輸入，通過該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正后 由輸出層輸出校正功率值(A〒2，…^m)。步驟S403，發(fā)射功率校正模塊23將該校正功率
值^:P2,…J'm^進行反正規(guī)劃運算得到所有量測點的目標功率值{P' 1， P' 2，...， P' M}。步驟S404，發(fā)射功率校正模塊23獲得通過該類神網(wǎng)絡(luò)校正后所有量測點的DAC值 與發(fā)射功率的對應(yīng)值{(DAC" P》，(DAC2， P2)，…，(DACm， Pm) }。 如圖8所示，是手機射頻發(fā)射功率頻譜圖，其反應(yīng)了射頻發(fā)射功率與DAC值之間 的曲線關(guān)系。如圖9所示，是通過類神網(wǎng)絡(luò)校正后的手機射頻發(fā)射功率頻譜圖。當部分預(yù) 測點的功率值通過類神網(wǎng)絡(luò)校正后得到所有量測點的DAC值與發(fā)射功率的對應(yīng)值KDAQ， P'》，(DA(^，P' 2)，…，(DACm，P' 。}，再由校正結(jié)果輸出單元3根據(jù)該對應(yīng)值產(chǎn)生校正 后的手機射頻發(fā)射功率頻譜。 由此可知，本發(fā)明所述的手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)及方法只利用較少數(shù)量的預(yù) 測點，即可完成對手機射頻發(fā)射功率的全部量測，從而大量節(jié)省校正手機射頻發(fā)射功率的 時間，例如當量測點數(shù)為原來的五分之一時，則可以節(jié)省80%的校正時間，從而提高手機的
生產(chǎn)效率。
權(quán)利要求
一種手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)，包括一個功率頻譜采集單元、一個發(fā)射功率校正單元以及一個校正結(jié)果輸出單元，其特征在于，所述的發(fā)射功率校正單元包括訓(xùn)練樣本產(chǎn)生模塊，用于接收所述的功率頻譜采集單元采集的手機射頻發(fā)射功率頻譜信號，并獲取該頻譜信號上的量測點來產(chǎn)生多個訓(xùn)練樣本；類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊，用于利用產(chǎn)生的訓(xùn)練樣本計算出所需構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各個神經(jīng)元的權(quán)重值，并根據(jù)各個神經(jīng)元的權(quán)重值構(gòu)建出該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；發(fā)射功率校正模塊，用于利用構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對采集的手機射頻發(fā)射功率進行校正，以及產(chǎn)生并輸出校正結(jié)果至所述的校正結(jié)果輸出單元。
2. 如權(quán)利要求1所述的手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)，其特征在于，所述的功率頻譜采集單元用于采集多部手機的射頻發(fā)射功率頻譜信號，并將該頻譜信號輸入至所述的發(fā)射功率校正單元。
3. 如權(quán)利要求1所述的手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)，其特征在于，所述的發(fā)射功率校正模塊還用于將所述量測點的發(fā)射功率進行正規(guī)劃運算或反正規(guī)劃運算得到相應(yīng)的發(fā)射功率值。
4. 如權(quán)利要求1所述的手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)，其特征在于，所述的校正結(jié)果輸出單元用于根據(jù)所述的校正結(jié)果產(chǎn)生手機射頻發(fā)射功率頻譜，該射頻發(fā)射功率頻譜是一種反應(yīng)手機射頻發(fā)射功率與DAC值之間的關(guān)系曲線圖。
5. 如權(quán)利要求1所述的手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)，其特征在于，所述的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為輸入層、隱藏層及輸出層，其中每一層各有多個神經(jīng)元，每一層的每一個神經(jīng)元都與下一層的每一個神經(jīng)元通過神經(jīng)突觸相連接。
6. —種手機射頻發(fā)射功率校正方法，其特征在于，該方法包括如下步驟采集手機射頻發(fā)射功率的頻譜信號，并獲取該頻譜信號上的量測點；根據(jù)獲取的量測點產(chǎn)生多個訓(xùn)練樣本；利用產(chǎn)生的訓(xùn)練樣本計算出所需構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各個神經(jīng)元的權(quán)重值，并根據(jù)各個神經(jīng)元的權(quán)重值構(gòu)建出該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；利用構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對采集的手機射頻發(fā)射功率進行校正，并產(chǎn)生相應(yīng)的校正結(jié)果；根據(jù)校正結(jié)果產(chǎn)生并輸出手機射頻發(fā)射功率頻譜，該射頻發(fā)射功率頻譜是一種反應(yīng)手機射頻發(fā)射功率與DAC值之間的關(guān)系曲線圖。
7. 如權(quán)利要求6所述的手機射頻發(fā)射功率校正方法，其特征在于，所述的根據(jù)獲取的量測點產(chǎn)生多個訓(xùn)練樣本的步驟包括獲取手機頻譜信號上的所有量測點的DAC值與對應(yīng)的射頻發(fā)射功率KDAQ， P》，(DAC2， P2)，…，(DACm， Pm) }，其中"M"代表獲取量測點的數(shù)量；將射頻發(fā)射功率頻譜信號上所有量測點的實際功率值{P" P2，…，PM}進行正規(guī)化運算，并得到對應(yīng)的正規(guī)化功率值^i，A，…，^M、從所有量測點中選擇部分量測點的正規(guī)化功率值^i，^，…，^W，其中"T"代表時間間隔，"L"代表部分量測點的數(shù)量，且L〈M及LXT《M;以部分量測點的正規(guī)化功率值(A，？r，…，Pi"作為輸入并以所有量測點的正規(guī)化功率值(A，A，...jMM乍為輸出建立所述類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。
8. 如權(quán)利要求7所述的手機射頻發(fā)射功率校正方法，其特征在于，所述的正規(guī)化運算法是將所有實際功率值對最大輸出功率值P^與最小輸出功率值P^按照正規(guī)化算法耳=(S -- /^)做正規(guī)化運算，其中Q〈耳〈L
9. 如權(quán)利要求6所述的手機射頻發(fā)射功率校正方法，其特征在于，所述的利用產(chǎn)生的訓(xùn)練樣本構(gòu)建類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟包括接收一組訓(xùn)練樣本中部分量測點的正規(guī)化功率值(A，？r，…^w輸入類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的神經(jīng)元，經(jīng)類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后由輸出層的神經(jīng)元輸出實際功率值(Pp&，…，PJ ;將所有量測點的實際功率值{Pp P2，…，PJ與所有量測點的正規(guī)化功率值(A，^2，…^MM乍比較得到誤差值，并計算該誤差值的均方差；將該均方差輸入類神經(jīng)網(wǎng)路進行傳遞，并計算該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱藏層和輸出層所有神經(jīng)元的權(quán)重應(yīng)改變的權(quán)重變化值；判斷每組訓(xùn)練樣本的均方差是否少于預(yù)設(shè)值；若每組訓(xùn)練樣本的均方差都小于預(yù)設(shè)值，則根據(jù)所述的權(quán)重變化值計算出作為類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個神經(jīng)元的目標權(quán)重值，以構(gòu)建出該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
10. 如權(quán)利要求6所述的手機射頻發(fā)射功率校正方法，其特征在于，所述的利用構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對采集的手機射頻發(fā)射功率進行校正的步驟包括接收采集的射頻發(fā)射功率頻譜信號，并獲取該射頻發(fā)射功率頻譜上部分量測點的DAC值與發(fā)射功率的對應(yīng)值KDA&，P》，(DACt，Pt)，…，(DACU，PU)};將部分量測點的正規(guī)化功率值(A，？r，…，Pu)由訓(xùn)練好的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層輸入，通過該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正后由輸出層輸出所有量測點的校正功率值^:^,…^M^將所有量測點的校正功率值^'J、,…,^M灘行反正規(guī)劃運算得到所有量測點的目標功率值(P' J' 2，…，P'};獲得通過該類神網(wǎng)絡(luò)校正后的所有量測點的DAC值與發(fā)射功率的對應(yīng)值KDAQ，P'》，(DAC2，P' 2)，…，(DACm，P' m)}。
全文摘要
一種手機射頻發(fā)射功率校正系統(tǒng)及方法，該方法包括步驟采集手機射頻發(fā)射功率的頻譜信號，并獲取該頻譜信號上的量測點；根據(jù)獲取的量測點產(chǎn)生多個訓(xùn)練樣本；利用產(chǎn)生的訓(xùn)練樣本計算出所需構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各個神經(jīng)元的權(quán)重值，并根據(jù)各個神經(jīng)元的權(quán)重值構(gòu)建出該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；利用構(gòu)建的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對采集的手機射頻發(fā)射功率進行校正，并產(chǎn)生相應(yīng)的校正結(jié)果；根據(jù)校正結(jié)果產(chǎn)生并輸出手機射頻發(fā)射功率頻譜。實施本發(fā)明，只需利用發(fā)射功率頻譜信號上較少數(shù)量的量測點，即可完成對手機射頻發(fā)射功率的全部量測，從而大量節(jié)省校正的時間，提高手機生產(chǎn)效率。
文檔編號H04B17/00GK101771477SQ20081030661
公開日2010年7月7日 申請日期2008年12月29日 優(yōu)先權(quán)日2008年12月29日
發(fā)明者蘇怡仁 申請人:深圳富泰宏精密工業(yè)有限公司;奇美通訊股份有限公司