一种基于多模态深度学习的多径干扰检测与抑制方法

本发明涉及一种基于多模态深度学习的多径干扰检测与抑制方法，属于无线通信与人工智能交叉技术领域。本发明通过多任务深度网络联合实现干扰检测、强度分级与路径分离，并利用条件生成对抗网络结合时域稀疏约束优化信号重构。本方法适用于无线电通信场景，能够显著提升复杂时变环境下的通信可靠性、降低误码率并优化频谱效率。仿真实验表明，本方法在地面无线电通信、卫星通信等场景下可将误码率降低1个量级，显著优于传统方案。