中图分类号：TP391 文献标志码：A

0 引言

中波广播发射技术凭借其传播距离远、覆盖范围广等优势，在无线电广播领域长期占据着不可替代的重要地位。然而，由于中波信道所处频段较低，极易受到自然环境、电磁干扰以及设备自身噪声等多种因素的影响，信号传输过程中的噪声干扰问题始终是制约其通信质量的关键瓶颈。目前，在信道噪声处理领域，传统维纳（Wiener）滤波方法凭借其在最小均方误差准则下的最优估计特性，已在多种场景中得到广泛应用[2]。但在实际的中波通信环境中，信道噪声往往呈现非平稳、非线性等复杂特征，导致传统Wiener滤波在参数设置与滤波效果方面面临明显的局限，难以实现对信号的有效恢复。

近年来，智能优化算法的迅速发展为传统滤波器性能的提升提供了新的解决思路。其中，遗传算法以其全局搜索能力强、适应性好等特点，在滤波参数优化方面展现出较大潜力[3]。但同时，标准遗传算法在迭代过程中易陷入局部最优解的问题，在稳定性与鲁棒性方面尚有提升空间[4。基于上述背景，本文围绕中波广播信道中存在的噪声干扰问题，开展了系统性的建模分析与优化研究。首先，构建了中波信道噪声的数学模型；其次，在传统Wiener滤波器的基础上引入改进的遗传算法进行参数优化，借助Simulink仿真平台开展相关实验，以验证所提方法在不同信噪比条件下的有效性与优越性。

1信道噪声分析与维纳滤波

中波信道中的噪声主要来源于大气噪声、工业噪声等[5-6]。……