深度学习在射频干扰抑制中的应用研究

郭一鸣

（郑州工业应用技术学院，河南 郑州 451100）

0 引 言

随着无线通信技术的发展，射频干扰成为无线通信系统中一个严重而复杂的问题，严重影响通信信号的质量和可靠性，导致通信系统性能下降、连接中断甚至系统崩溃。基于该背景，寻求有效的射频干扰抑制方法成为无线通信领域的一项重要任务[1,2]。随着深度学习技术的快速发展，利用深度学习模型解决射频干扰问题成为了一个备受关注的研究方向。深度学习以其强大的学习能力和自动特征提取优势，逐渐成为许多领域的研究热点，并在图像识别和语音处理等领域取得了显著成果[3-6]。文章设计的基于深度学习的射频干扰抑制架构由3大部分组成，即数据预处理、基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的射频干扰识别模型以及自适应滤波器[7-10]。为验证所提架构的有效性，文章设计了一个射频干扰数据集进行实验和测试。实验结果表明，该深度学习架构在射频干扰抑制方面具有出色的性能和健壮性，能够显著提高通信系统的稳定性和可靠性。

1 基于深度学习的射频干扰抑制架构

基于深度学习的射频干扰抑制总体架构如图1所示。

图1 射频干扰抑制方法的总体架构

数据预处理在射频干扰抑制中起着重要作用，目标是提高输入数据的质量，消除噪声和干扰的影响，使其能够满足后续模型的处理要求。设原始的射频信号序列为X=[x1,x2,…,xn]，其中xi表示第i个采样点的值，i=1,2,…,n。

去噪处理是通过滤波技术去除射频信号中的噪声。设去噪后的射频信号为X'=[x'1,x'2,…,x'n]，过程可以表示为

式中：f为去噪函数；θ为去噪算法的参数。

接着进行降采样处理，将高采样率的射频信号降低到合理的采样率，以减少数据的冗余信息。设降采样后的射频信号为其中m为降采样后的采样点数，m＜n。降采样操作的计算公式为

式中：g为降采样函数；ω为降采样算法的参数；j=1,2,…,m。

对降采样后的射频信号进行归一化处理，以消除幅度差异对后续模型的影响。设归一化后的射频信号为归一化操作的计算公式为

式中：h为归一化函数；ψ为归一化算法的参数；j=1,2,…,m。

通过数据预处理得到了经过去噪、降采样以及归一化的射频信号X'''，作为后续深度学习模型的输入。RNN的基本结构如图2所示。RNN是一种对序列数据进行处理的神经网络，特点是网络中存在循环连接，使得网络可以处理不定长的输入序列，对时间序列数据和文本数据等具有良好的处理性能。图2中：x1、x2、x3、x4为输入序列的各个元素，即在不同时间步骤输入网络的数据；y1、y2、y3、y4为网络在各个时间步骤的输出；h0、h1、h2、h3、h4为隐藏状态，是网络内部的记忆，能够记录先前的信息；h0为初始化状态，一般设为0或者随机值，而后续状态ht（t=1,2,3,4,…）则是基于前一个状态ht-1和当前输入xt的函数。在每一个时间步，RNN会接收一个输入xt和前一时间步的隐藏状态ht-1，然后更新当前的隐藏状态ht和输出yt，即

图2 RNN的基本结构

式中：Wx,h、Wh,h、Wh,y为权重矩阵；bh、by为偏置；f为激活函数。模型的输出层对应目标类别数目，即需要识别的干扰类型数量。

自适应滤波器是一种能够自动调整参数以最小化误差信号的滤波器。文章基于最小均方误差（Least Mean Square，LMS）算法设计自适应滤波器，设滤波器的输入为向量X，权重向量为w，输出为y，期望信号为d，则具体的工作步骤如下。

步骤1：初始化权重向量w，将权重向量初始化为0或一个小的随机值。

步骤2：计算滤波器的输出y和误差e，计算公式为

式中：T为向量的转置；n为迭代的步数。

步骤3：更新权重向量w，计算公式为

式中：μ为步长参数，控制权重更新的速度和稳定性。μ的选择需要权衡收敛速度和系统稳定性。一般情况下，μ应该是一个较小的正数。

步骤4：重复步骤2和步骤3，直到滤波器的输出误差e达到一个较小的值，或者达到预设的迭代次数。

2 实验与分析

2.1 数据集

文章设计了一个射频干扰数据集，用于测试所提方法的有效性。首先，用射频信号模拟器生成模拟信号并收集多种类型的射频信号，包括干净的无干扰信号和各种干扰信号。采用数据预处理方式，将原始的射频信号转化为适合神经网络输入的形式。测试前，需要标注每个信号样本是否存在干扰及其干扰的类型，每个样本都需要有一个清晰的标签。

2.2 实验方案

基于深度学习的射频干扰抑制方法的训练和测试主要包括以下步骤。

（1）数据准备。按照70%的比例划分训练集，剩下的30%作为测试集。此外，需要对数据集采取预处理操作，包括归一化等，使其能够满足模型的输入要求。

（2）模型构建。需要构建深度循环神经网络模型，包括多层循环层和全连接层。模型的输出层节点数量应与干扰类型的数量相对应，每个节点的输出代表该类型干扰的预测概率。

（3）模型训练。使用训练集训练模型，包括前向传播和反向传播2个步骤。该过程反复进行，直到模型的性能达到满意的水平或者达到预设的训练轮数。

（4）模型评估。模型训练完成后需要使用测试集进行对比和评估，包括准确率、召回率、F1值（精确率和召回率的调和均值）等。

2.3 结果分析

基于深度学习的射频干扰识别方法的测试结果显示，该模型在评估指标方面表现较好。其中：准确率为85%，表示该模型在预测射频信号是否存在干扰时的正确率为85%；召回率为92%，表示该模型可以正确识别出92%的射频干扰样本；F1值为88%，综合考虑了准确率和召回率，是评估模型综合性能的指标。结果表明，基于深度学习的射频干扰识别方法在较高的准确率和召回率下取得了良好的F1值，意味着该方法在射频干扰识别任务中能够较准确地识别干扰信号，且较少错过真实的干扰信号。

识别出干扰信号后，采用自适应滤波滤除噪声。滤波前后的部分射频数据如图3所示，其中实线为原始信号，虚线为去噪后的信号。由图3可知，原始信号大约8 s达到峰值，且在3 s、6 s、9 s、16 s包含有噪声。滤波后，曲线变得更为平滑，滤波前后的信号峰值位置基本不变。另外，在该过程中噪声得到充分抑制，并且保留了与原始信号相同的信号强度。可见，滤波器取得了良好效果，滤波后的信号比滤波前的信号噪声明显减少，且充分保留了有效信息。

图3 滤波前后的部分射频数据

3 结 论

基于深度学习技术研究了射频干扰抑制问题，提出了一种基于深度学习的射频干扰抑制总体架构。该架构通过数据预处理、基于循环神经网络的射频干扰识别和自适应滤波器的设计，自动识别和抑制射频干扰信号。实验表明，该架构在射频干扰抑制方面取得了显著效果，提高了通信系统的稳定性和可靠性。未来可以进一步优化和改进该架构，提高射频干扰的识别准确性和抑制效果，探索更多的数据预处理方法，提高输入数据的质量和稳定性，同时研究其他深度学习模型在射频干扰抑制中的应用，以拓宽研究领域。