随着全球信息化的普及,信息传输的精确度要求越来越高。一种新的矩阵束方法和正在发展的神经网络方法为天线干扰消除提供了新的思路与方法。本文主要对微波暗室测试环境下,利用新矩阵束法和神经网络方法对天线干扰消除过程进行研究。首先根据矩阵束法理论,对比传统矩阵方法,提出基于单频点测量的新矩阵束法。较之于传统矩阵束法,新矩阵束法为单频点测量,避免工作频率不同带来的干扰的不稳定。而后对现迅速发展的神经网络进行介绍,并提出在测量中引入神经网络。最后,根据Ku波段广播通信和卫星移动通信的实际需要,提出在两种通信系统中使用新矩阵束法和神经网络方法的构想并分析其可行性。本文主要的研究工作概括为:1.提出基于单频点测量的新矩阵束法。基于对矩阵束法的研究,提出新矩阵束法。该方法以单极子天线为实验天线,以垂直于波传播的方向的矩形面为采样点,以坐标原点为起点,0.03 m为移动单位分别在x轴正方向及y轴正方向采集8个样本点作为数据。利用矩阵束法、傅里叶变换及卷积运算进行数据运算,从而求得多径信号的基本参数及干扰因子Bp,最终输出抑制干扰后的信号。研究过程首先以PEC材料的反射板置入收发模型,并对抑制效果进行说明,展现算法的有效性。由于不同材料的反射板对反射信号影响不大,为了探究基于MPM方法的算法对小差别信号的识别能力,通过加入铝平面反射板、铜平面反射板,并将抑制结果与PEC平面反射板的抑制结果进行比较,结果表明该算法对小差别信号的识别并不灵敏。而后,根据不同形状的反射板对反射信号影响较大,通过添加PEC凹面反射板,PEC凸面反射板,并将抑制结果与PEC平面反射板的抑制结果相比较,得到该算法对大差别信号的识别能力。结果表明,该算法近似于定量抑制,其抑制效果随着误差信号的增大而增大。2.提出基于神经网络的干扰测量方法。基于神经网络基本知识的研究,提出神经网络方法抑制天线多径干扰。同样的,该方法以单极天线为实验天线,以垂直波传播的平面上的x轴为采样点,以原点为起点,0.1m为移动单位在x轴正方向取10个采样点。分别采集干扰信号与直接信号混合而成的合成信号、标准信号。以合成信号为输入,相同采样点的标准信号为输出,训练神经网络数据。以矩阵面上任意点的合成信号为输入,置入神经网络,将所得到的输出值与该点上已知的标准信号作比较,验证神经网络方法的可行性,结果表明抑制效果优秀。同样的,通过添加铝、铜材料的反射板,并将三种反射板系统的抑制效果进行比较,发现基于NN方法的抑制算法能够有效识别小差别干扰信号并抑制。而将PEC凹面反射板系统、PEC平面反射板系统及PEC凸面反射板系统的抑制结果图形进行比较,来探究算法对大差别干扰信号的灵敏度,结果表明该算法对大、小差别的干扰信号都具有优秀的灵敏度,且抑制效果都非常好。3.提出在Ku波段广播通信系统及卫星移动通信系统中使用新矩阵束法和神经网络方法的构想并分析可行性。在简单介绍Ku波段广播通信系统及卫星移动通信系统并分析系统中存在的多径干扰来源,建立系统接收信号模型,并证明利用矩阵束法与神经网络的信号进行多径干扰抑制的可行性。