自适应滤波下中波无线电广播信号增强研究

摘要：文章利用无线电接收器采集中波无线电广播信号，剔除干扰因素后进行无线电广播信号分流，采用自适应滤波方法计算广播信号的滤波器参数，确定广播信号特征并计算特征权重值，结合广播信号流数量的计算结果实现中波无线电广播信号增强。实验结果表明，设计方法的信噪比较高，信号增强效果较好。

关键词：自适应滤波；无线电广播；广播信号；信号增强；信号特征；特征权重

中图分类号：G642 文献标志码：A

0 引言

中波无线电广播以其传输距离远、穿透能力强、接收设备简单等优点，在全球范围内得到了广泛的应用。然而，随着城市化进程的加快、电磁环境的日益复杂以及新技术的不断涌现，中波无线电广播信号在传输过程中面临着诸多挑战。当前，针对该问题的研究已经取得了一定的进展，例如：李银萍［1］提出了基于小波变换的信号增强方法。但该方法只考虑了信号自身的特性，未考虑外界环境的干扰因素，导致增强后的信号与实际信号存在较大误差，增强效果比较差。张洁［2］提出了基于移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）的信号增强方法。但该方法仅考虑了MEC平台的高计算能力，忽略了其自身的存储性能，导致其在大规模的信号增强处理任务中的效率不佳。在以往研究的基础上，文章设计了基于自适应滤波的中波无线电广播信号增强方法，以期为相关领域的研究提供有益的参考。

1 中波无线电广播信号增强方法设计

1.1 中波无线电广播信号分流处理

为实现对中波无线电广播信号的增强，须要先获取大量的中波无线电广播信号。文章设计方法采用中波无线电接收器获取广播信号，为保证后续无线电广播信号分流处理的效果，须要剔除广播信号中的干扰因素。在上述基础上，文章设计方法对广播信号进行分流处理，为后续提取广播信号的有效特征奠定基础。广播信号分流过程如式（1）所示。

fi（x）=∑kj=0∑ki=1C×ξ×（Aj-Bi）2

C=∑uax（t）

ξ=x2+y2+z2（1）

在上述公式中，fi（x）表示广播信号的分流结果，Aj表示分流中心，Bi表示广播信号数据集，C表示分流因子，u表示广播信号流的大小，a表示广播信号寻址参数，ξ表示广播信号的调度参数，x、y、z分别表示不同调度因子下的广播信号分流的交换因子。通过上述公式，完成对广播信号的分流处理，将上述分流结果作为基础，为后续实现对广播信号特征的提取奠定基础。

1.2 基于自适应滤波的广播信号增强

在自适应滤波［3］的作用下，文章设计方法对广播信号的滤波器参数进行计算，其具体计算过程如式（2）所示。

W（n）=W（n-1）+2×μ×e（n）×X（n）（2）

在上述公式中，W（n）表示自适应滤波参数，W（n-1）表示上一时刻的自适应滤波参数，μ表示误差系数，e（n）表示当前时刻的误差信号，X（n）表示输入信号的向量。将上述计算结果作为基础，文章设计方法对计算出的滤波参数进行调整，由此提取出对应的广播信号特征。提取广播信号特征的具体过程如式（3）所示。

γ1=1q∑［x（t）-x］2

γ2=1q∑x（t）w（h-t）

γ3=1q∑［x（m）-xt］2（3）

在上述公式中，γ1表示广播信号幅度特征，q表示广播信号特征数量，γ2表示广播信号频率特征，w（h-t）表示频率窗函数，γ3表示广播信号时域特征，x（m）表示广播信号的时域峰值，xt表示广播信号的时域均值。通过上述公式，文章设计方法能够提取出多个广播信号特征。将上述提取的广播信号特征作为基础，计算对应特征的权重值。其具体计算过程如式（4）所示。

ωj=∑bj=1ω（γj）b×k（γj）（4）

在上述公式中，ωj表示计算出的不同特征对应的权重值，ω（γj）表示不同特征对应的比率函数，b表示提取的广播信号特征量，k（γj）表示特征处理参数。通过上述公式，完成对广播信号特征权重值的计算，文章根据权重值的大小设计相应的信号增强算法，由此提高广播信号的强度和质量。

将上述的设计作为基础，文章利用设计的无线电广播信号增强算法，对无线电广播信号进行增强。在进行信号增强的过程中，须要先计算广播信号传输的 广播信号流数量M，由此实现对广播信号的增强。具体增强过程如式（5）所示。

Q=2∑ni=1Di2×M

=∑nj=1γj×ωj（5）

在上述公式中，Q表示广播信号增强的结果，表示广播信号增强参数，D表示广播信号的增强范围，i表示信号均衡参数。

2 实验测试

文章设计的基于自适应滤波的中波无线电广播信号增强方法为方法1，李银萍［1］方法作为方法2，张洁［2］方法作为方法3，对这几种方法的实际应用效果进行验证。3种方法信号增强后误码率结果如图1所示。

如图1所示，在不同的无线电广播信号集中，笔者利用方法1增强后，广播信号的误码率较低，说明方法1的增强效果较好；方法2的误码率略高于方法1，增强效果一般；方法3的误码率较高，增强效果较差。因此，证明本文设计的方法在实际应用中的增强效果较好。

3种方法信号增强后信噪比结果如表1所示。

在上述实验结果中，方法1的噪声去除效果较好，整体波动较小，信噪比数值较高，说明该方法能够很好地去除广播信号中的噪声，增强广播信号。方法2 和方法3的增强后的信号信噪比数值较低，增强效果不佳。因此，文章设计的方法在实际应用中增强效果较好。

3 结语

为了进一步提高广播信号的质量，降低其自身的误码率，文章提出了一种基于自适应滤波的中波无线电广播信号增强方法，通过实验验证了该方法的有效性。文章设计的方法为广播信号的接收和处理提供了一种新的手段和方法，对改善广播信号的接收具有重要意义。同时，文章设计的方法能够有效提高信号质量，对于复杂的动态信号也有良好的处理效果。在未来，将会不断引进新技术，促进文章方法的快速发展，使其应用前景更为广阔。

参考文献

［1］李银萍.基于小波变换的无线局域网通信信号增强方法［J］.通化师范学院学报，2023（10）：81-87.

［2］张洁.基于MEC的移动通信网络传输信号增强方法［J］.电子设计工程，2023（17）：169-172，177.

［3］荆博原，张国军，柳燕.MEMS水听器信号FPGA自适应滤波处理［J］.仪表技术与传感器，2023（2）：34-39.

（编辑 王永超）

Research on enhancement of medium wave radio broadcasting signal under adaptive filtering

WANG Yugang

（Inner Mongolia Autonomous Region Radio and Television Transmission and Transmission Center Ordos 835， Ordos 017000， China）

Abstract： The paper uses a radio receiver to collect medium wave radio broadcast signals， removing interference factors and performing radio broadcast signal splitting， using adaptive filtering methods to calculate the filter parameters of the broadcast signal， determining the characteristics of the broadcast signal and calculating feature weight values， and combining the calculation results of the number of broadcast signal streams to achieve medium wave radio broadcast signal enhancement. The experimental results show that the design method has a high signal-to-noise ratio and good signal enhancement effect.

Key words： adaptive filtering; radio broadcasting; broadcasting signal; signal enhancement; signal characteristics; feature weight