基于深度学习的多模态智能终端射频校准方法

本发明涉及通信技术领域，公开了基于深度学习的多模态智能终端射频校准方法。该方法包括：获取稀疏采样下的多模态校准关联数据；进行跨模态特征融合编码生成融合特征向量；通过时空射频响应预测模型输出预测性能参数；构建逆向求解模型生成全域射频校准表；并对校准参数进行不确定性量化评估以标记高风险点。本发明通过深度学习代理模型替代全量物理测试，在降低校准成本的同时，实现全工况高精度、设备级个性化校准，并保障结果可靠性。