迁移学习光束预测模型

新环境数据省七成

用少量新环境数据微调预训练模型，即可实现高精度光束预测，显著降低部署成本。

Yuan, Feng · Chuanbin, Zhao · 高飞飞 · 张勇 · 马少丹

IEEE Transactions on Wireless Communications 2024

参数信息

Top-10光束预测准确率

94 %

训练数据量减少

70 %

时间成本降低

75 %

技术优势

数据需求大降

用新环境30%的标注数据就能达到94%的Top-10准确率，而传统完全重训需要全部数据。

时间成本省四分之三

与完全重新训练相比，迁移学习微调的时间成本减少75%，加快部署周期。

应用场景

• 智能工厂无线通信：在新产线快速部署波束预测，无需大量采集标注数据。
• 工业物联网波束管理：用迁移学习微调，设备入网即自动适配环境。
• 自动化产线网络部署：减少新环境数据采集和训练时间，加速产线改造。