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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。
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