高通股份有限公司L·M·科斯塔斯获国家专利权
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龙图腾网获悉高通股份有限公司申请的专利用于基于机器学习的射频(RF)前端校准的方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118541936B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202380016311.4，技术领域涉及：H04B17/391；该发明授权用于基于机器学习的射频(RF)前端校准的方法和装置是由L·M·科斯塔斯;R·库拉纳;A·尤瑟夫;F·勒德斯玛;S·穆拉朔夫;V·兰帕拉;E·德拉罗萨;M·梁;G·S·萨霍塔;S·什拉兹设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于基于机器学习的射频(RF)前端校准的方法和装置在说明书摘要公布了：本公开的某些方面提供了用于使用机器学习来校准射频RF电路的技术和装置。一个示例方法通常包括校准RF电路校准参数的第一子集。基于机器学习模型和该RF电路校准参数的第一子集来预测RF电路校准参数的第二子集的值。该RF电路校准参数的第二子集能够不同于该RF电路校准参数的第一子集。验证至少该RF电路校准参数的第一子集，并且在该验证之后，将至少该RF电路校准参数的第一子集写入到与该RF电路相关联的存储器。
本发明授权用于基于机器学习的射频(RF)前端校准的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于校准射频RF电路的方法，包括： 校准RF电路校准参数的第一子集； 基于机器学习模型和所述RF电路校准参数的第一子集来预测RF电路校准参数的第二子集的值，所述RF电路校准参数的第二子集不同于所述RF电路校准参数的第一子集，并且所述RF电路校准参数的第二子集包括以小于阈值的良品率损失可预测的RF电路校准参数； 验证至少所述RF电路校准参数的第一子集；以及 在所述验证之后，将至少所述RF电路校准参数的第一子集写入到与所述RF电路相关联的存储器。
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