但他一秒钟都没犹豫。

转完之后他又给母亲发了条微信:“妈,钱到了,你带爸去医院做个全身体检,挑最全的那种。別让他推脱,就说是我的要求。“

母亲回了一长串语音,大意是“你哪来这么多钱““是不是借的““可別乱花钱“。左城一条条回復,耐心地解释了一遍。

折腾完已经快十点了。他重新回到实验室,坐下来,对著屏幕上的仿真数据发了一会儿呆。

陈浩看了他一眼,什么都没问,默默起身给他泡了杯茶。

左城喝了口茶,把思绪拉回来。家里的事后面再想,眼下环节三还卡著一个大问题。

场景自適应算法的框架已经搭好了,城市密集区和高速公路两个场景的专项优化也调通了。但第三个场景——地下空间——出了麻烦。

地下空间的信號环境和地面完全是两个世界。信號经过层层混凝土和钢筋的衰减后,到达终端时强度极低,噪声占比极高。更麻烦的是,地下空间的多径效应极其复杂——信號在密闭空间里反覆反射折射,到达接收端时叠加成一团浆糊,常规的信道估计方法根本分不清哪个是有用信號、哪个是反射杂波。

左城的自適应追踪算法在这种环境下的表现急剧下降——不是不能用,但精度刚好卡在蓝湾通信现有方案的水平线上,超不出去。

三十个百分点的性能提升,这是环节三的硬指標。地面场景轻鬆超標,地下场景刚好持平,平均下来大概能到百分之二十出头——不够。

“问题出在特徵提取上。“陈浩的分类器在地下场景的识別准確率只有百分之七十八,远低於地面场景的百分之九十五以上,“地下空间的信號特徵太模糊了,分类器经常把它错认成室內覆盖场景,导致加载了错误的参数配置。“

“本质上还是数据不够。“左城揉了揉太阳穴,“我们手里的地下空间实测数据太少了,只有基站那七十二小时里偶尔採集到的一点边缘数据。分类器训练集不充分,自然认不准。“

数据不够。

这是技术手段解决不了的问题——他不可能凭空变出地下空间的信道实测数据。蓝湾通信的实验基站覆盖范围里没有地铁或地下商场,想拿数据就得找有地下场景覆盖的基站。

“韩哲那边能不能协调其他基站的数据?“方泽问。

“可以试试,但走流程至少要一周。“左城看了一眼环节三的倒计时——还剩二十六天,一周的等待不算致命,但会压缩后续的调试时间。

他拿起手机,给韩哲发了一条简洁的消息,说明了数据需求。

然后靠在椅背上,看著天花板想了一分钟。

不能只靠等。得找备用方案。

“陈浩。“

“嗯?“

“换个思路——既然实测数据不够,那就用仿真数据来补。你能不能基於已有的地下空间信道模型,生成一批高质量的模擬数据?不需要和真实数据一模一样,但要覆盖足够多的场景变体,把分类器的训练集撑起来。“

陈浩推了推眼镜,思考了几秒:“数据增强?可以做,但模擬数据和真实数据之间有分布偏差,直接混在一起训练可能反而降低分类器的准確率。“

“那就不直接混。“左城在纸上画了个简图,“用两阶段训练——先用模擬数据做预训练,让分类器学会地下空间的基本特徵模式;再用少量真实数据做微调,修正分布偏差。迁移学习的思路。“

陈浩盯著那张简图看了五秒钟,然后慢慢点了下头。

“这个能做。给我三天。“

左城拍了拍他的肩膀,没多说话。

三天。

如果陈浩的数据增强方案管用,地下空间这块短板就能补上。如果同时韩哲那边也能协调到真实数据,双管齐下,把握就更大。

他看了一眼窗外。十一月末的夜已经很冷了,实验室的暖气烘得人犯困,但他一点睡意都没有。

脑子里一半在转场景自適应算法的技术细节,一半在想父亲电话里那句“胸口老闷得慌“。

寒假一定回去。带他去做体检。查清楚到底怎么回事。

科技树可以慢慢点亮,公司可以慢慢做大,但有些事情等不了。

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