基于广播电视发射技术的多径干扰抑制技术研究

摘要：为研究广播电视发射技术中的多径干扰抑制问题，本文基于多径干扰的理论基础，分析了多径传播的物理机制及其对信号接收的影响。探讨了几种新型的多径干扰抑制方法，包括基于机器学习的自适应算法、自适应天线阵列的波束成形技术，以及结合信号处理与深度学习的多径抑制方法。旨在通过这些方法提升广播电视系统的抗干扰能力，并为未来多径干扰抑制技术在其他通信领域中的应用提供参考。

关键词：多径干扰；广播电视信号；机器学习；自适应天线阵列；深度学习

引言

多径干扰是信号在复杂传播环境中不可避免的现象，尤其在城市高楼密集区和山区等场景中，信号由于多次反射和折射，形成了多条传播路径。这些路径的差异导致接收到的信号相位和强度不同，从而产生信号叠加和抵消，严重影响广播电视的图像和声音质量。传统的抗干扰方法难以应对现代复杂的传播环境[1]。因此，基于机器学习、自适应天线阵列等新型技术的多径干扰抑制方法应运而生。本文探讨了这些技术的理论基础及其在实际应用中的效果。

1 广播电视信号多径干扰的理论基础

1.1 多径干扰的原理

多径干扰是信号经过不同路径传播时，由于每条路径的传播距离、环境阻碍等因素不同，信号到达接收端时会产生不同的相位和幅度叠加效应。这些不同路径的信号叠加后，可能会发生相长干涉或相消干涉，影响接收信号的质量。多径干扰现象可以通过以下公式表示[2]：

其中，表示第i条路径上的信号强度，表示路径上的时间延迟，n（t）表示接收到的噪声。

1.2 多径传播的物理机制及数学建模

多径传播主要通过信号的反射、折射和散射等物理机制发生。在城市建筑物密集的环境中，信号通过高楼墙面反射，形成多条路径到达接收端。在山区环境中，信号可能被山体或地形反射或折射，形成复杂的传播路径。多径传播的数学模型可以表示为以下形式：

其中，为相位偏移，为脉冲函数。

1.3 多径干扰对广播电视信号接收的影响机理

多径干扰对信号接收的影响体现在多个方面，首先是信号衰落，多个路径信号到达时，由于相位差异可能产生相消效应，导致信号强度降低；其次是码间干扰（ISI），由不同路径的时延引发的信号重叠，增加误码率。此外，多径干扰还会导致频率选择性衰落，影响信号的带宽传输。以下表格总结了多径干扰对信号接收的主要影响：

2 基于新型技术的多径干扰抑制方法研究

2.1 基于机器学习的自适应多径干扰抑制算法

机器学习的引入为多径干扰抑制提供了新的思路，通过训练模型，接收端能够自动调整信号处理策略，从而有效区分主信号和干扰信号。深度学习算法中的卷积神经网络（CNN）特别适合用于提取复杂多径环境中的关键特征，从而优化抑制效果。常用的自适应算法包括支持向量机（SVM）和线性预测滤波器，其目标是通过最小化误差函数实现对信号的最佳估计[3]：

通过自适应调整参数，能够抑制多径干扰信号的影响，提升信号接收质量。

2.2 基于自适应天线阵列的波束成形与多径干扰抑制

自适应天线阵列能够通过波束成形技术，将天线阵列的波束指向信号源，减少多径干扰的影响。波束成形技术通过调节天线阵列各单元的相位，使得接收信号的增益在主信号方向上达到最大，抑制来自其他方向的干扰信号。其公式如下：

通过优化方向角 θ，有效提升接收信号的质量，减弱多径干扰的影响。

2.3 基于信号处理与深度学习结合的多径抑制方法

将信号处理技术与深度学习技术相结合，为解决多径干扰问题提供了新的途径。深度学习模型可以提取多径传播信号的复杂特征，然后通过滤波器进行信号分离。该方法通常包括以下步骤：首先通过卷积神经网络提取时延和信号幅度特征，然后通过数字信号处理中的FIR滤波器抑制多径信号，最后采用递归神经网络（RNN）对时延进行预测，进一步优化信号处理效果。

3 多径干扰抑制技术的实际应用

3.1 多径干扰抑制技术在广播电视系统中的实际应用

多径干扰抑制技术在广播电视系统中的应用已经成为解决信号干扰问题的关键。以数字电视系统为例，传统的模拟电视系统对于多径干扰的抵抗力较差，观众常会看到“鬼影”现象，这正是多径信号的相位差异导致图像重影的结果。而数字电视通过采用正交频分复用（OFDM）技术，能够显著降低多径干扰的影响。OFDM通过将一个信号分成多个低速子载波传输，即使某些子载波受到干扰，其他子载波仍能正常传输，从而保障了整体信号的完整性。

此外，自适应均衡器在数字电视接收设备中的应用也是多径干扰抑制的关键手段。自适应均衡器能够根据接收到的信号自适应地调整均衡参数，从而降低多径干扰带来的码间干扰问题。均衡器通过不断更新信道估计，实时调整滤波参数，以适应复杂的多径环境。这一技术不仅显著提高了数字电视信号的接收质量，还有效避免了由干扰引起的图像失真和声音卡顿问题。

除了上述技术，近年来，基于深度学习的多径干扰抑制算法在广播电视信号接收端的应用也在不断扩大。通过深度学习模型对接收到的多径信号进行分类与抑制，能够进一步提高信号接收的稳定性，特别是在复杂环境下的实际应用表现尤为突出。

3.2 多径干扰抑制技术在其他通信领域的推广

多径干扰不仅仅是广播电视领域的难题，在无线通信、卫星通信、移动通信等多个领域中也广泛存在。特别是在5G通信系统中，多径干扰是制约信号传输质量的主要因素之一。5G系统中的MIMO（多输入多输出）技术，通过在发射端和接收端采用多个天线阵列，可以有效利用多径效应，提升通信系统的频谱效率和传输速率。然而，尽管MIMO技术利用了多径传播的有利方面，但同时也面临严重的多径干扰问题。

为应对这些问题，5G通信系统中广泛采用了波束成形和空间分集技术。波束成形技术通过精确控制天线阵列的发射角度，将信号能量集中在目标用户方向，极大地减弱了其他路径信号的干扰。与此同时，空间分集技术则通过在接收端采用多个天线，利用不同天线接收到的信号特征进行合并和处理，从而降低多径干扰的影响。

卫星通信领域也广泛使用了多径干扰抑制技术。在卫星信号传输过程中，由于地球表面和大气层的复杂环境，信号容易受到多径干扰的影响。卫星接收设备通常采用多天线系统，并结合波束成形和信道均衡技术，来优化接收到的信号。此外，卫星通信系统中还广泛应用了纠错编码技术，通过增加冗余信息，来抵御由于多径干扰造成的信号损坏，保障通信的稳定性。

4 结语

多径干扰是广播电视以及其他无线通信领域中不可避免的现象，对信号质量的影响非常显著。通过结合机器学习、自适应天线阵列以及信号处理与深度学习的技术，能够有效抑制多径干扰并提高信号的传输质量。

参考文献：

[1] 赵志刚，王磊，王兰忠.基于LoRa通信的无线发射台信号智能监测技术研究[J].现代电子技术， 2024， 47（15）：14-18.

[2] 董秀娟，兰建平，梁西银.用于复杂环境的多径电子通信信号抗干扰仿真[J].计算机仿真， 2023， 40（1）：218-222.

[3] 张烨，肖启阳.电子通信多径信号强干扰滤波抑制仿真[J].计算机仿真， 2023， 40（6）：245-249.