摘要：随着广播电视传输网络的不断扩展和用户需求的日益多样化，传统的信号质量监测与传输调控方式已难以满足实时性和高效性的要求。本文提出了一种基于人工智能技术的广播电视信号质量实时监测及传输覆盖智能调控方案。该方案通过构建多维度信号特征分析模型，结合深度学习算法实现异常信号的快速识别与定位，并基于AI驱动的动态优化策略完成传输覆盖的自动化调整。此方案显著提升了信号监测的响应速度与准确率，优化了传输资源配置，增强了网络抗干扰能力，为广播电视行业的高质量发展提供了坚实的技术支撑。

关键词：人工智能；广播电视信号；实时监测；智能调控

1广播电视信号质量实时监测技术

1.1多源信号特征智能采集与分析

广播电视信号的实时监测需要基于多维度的数据采集。在实际应用中，通过在信号传输节点（如发射塔、中继站、机房等）部署智能化的监测传感器，实时获取射频信号强度、误码率、相位噪声等关键参数。这些传感器采用模块化设计，支持即插即用，便于快速部署与维护。

采集的原始数据通过边缘计算设备进行初步处理与特征提取。例如，利用快速傅里叶变换（FFT）分析频谱分布特征，生成包含信号波动率、稳定性指数等指标的动态评价体系。这种本地化处理方式不仅降低了对中心服务器的依赖，还将数据传输延迟控制在毫秒级，为后续的智能分析提供了高质量的输入数据。

1.2基于深度学习的异常检测与故障定位

为了高效识别信号异常，系统采用深度学习方法训练波形特征识别模型。具体而言，将正常信号波形数据作为训练样本，通过卷积神经网络（CNN）提取时域与频域的关联特征，建立标准波形特征库。当实时信号输入时，模型会自动比对波形相似度，对于信号畸变、突发噪声等异常情况，可在极短时间内（如0.5秒内）完成分类识别。在故障定位环节，系统结合信号传播路径中的衰减规律，通过分析异常信号的强度梯度变化，逆向推算故障可能发生的物理位置（如特定线路段或设备节点）。同时，在地理信息系统（GIS）中标记故障点坐标，辅助运维人员快速锁定问题源头，提高故障处理效率。

1.3AI驱动的动态质量评估与预警

系统构建了基于AI的三级质量评价模型，将信号质量划分为“优良、合格、风险”三个等级。基于实时监测数据，系统自动生成覆盖全网的信号质量热力图，通过颜色深浅直观展示不同区域的信号状态。

当某区域连续出现质量降级时，系统启动分级预警机制。首次检测到异常时触发初级预警，向值班人员发送短信通知；若短时间内（如10分钟内）未恢复则升级为中级预警，推送包含故障坐标的工单至运维平台；持续恶化时启动高级预警，同步激活备用传输链路。这种机制既避免了过度告警对工作的干扰，又能确保重大故障的及时处置，显著提升了应急响应效率。

2传输覆盖智能调控系统设计

2.1AI优化的覆盖策略生成

在实际广播电视传输中，信号覆盖效果易受多种因素影响，如地形起伏、建筑遮挡、天气变化等。为了解决这一问题，系统采用智能优化算法动态调整发射参数。系统通过部署环境感知模块，实时获取基站周边地形高程数据、气象信息（如降雨量、湿度）以及用户分布热力图。结合历史传输数据，构建基于AI的覆盖优化模型。当监测到某区域因恶劣天气导致信号衰减时，模型自动计算当前环境下最优的发射功率与天线仰角组合，确保信号穿透力与覆盖范围的平衡。

同时，系统内置典型场景库（如城市高楼区、山区、平原等），通过仿真预演不同调控方案的效果，筛选出适应性强、能耗可控的策略集合。运维人员可通过可视化界面一键部署策略，或根据实际需求手动微调，显著提升复杂环境下的信号稳定性。

2.2基于AI的资源动态分配机制

面对广播电视业务流量的动态波动，传统固定频段分配模式易造成资源浪费或带宽不足。本系统设计了一套基于AI的智能信道分配机制，实时监测各频段的负载率与干扰水平，动态分配可用资源。在晚间黄金时段或重大事件直播时，当多套节目同时直播导致主干信道拥堵时，系统自动将低优先级节目切换至空闲频段，为核心节目预留充足带宽。同时，系统支持设置业务优先级规则，以确保紧急广播、公共预警等特殊信号始终享有最高传输保障。此外，系统还具备临时启用备用频率的能力，并通过冗余链路同步传输关键数据。即使某条链路中断，用户仍能通过备份通道无感知切换，保障服务不中断。

2.3自适应反馈与持续优化系统

智能调控策略的有效性需要通过实际运行效果进行验证。系统采用闭环控制架构，持续收集调控后的信号质量数据（如用户端收视成功率、误码率变化趋势等），并与预设目标值进行对比分析。若发现调控效果未达预期（如某区域覆盖增强后仍存在盲区），系统自动触发策略迭代流程。首先分析失效原因（如未考虑新建建筑遮挡），随后调用增量学习算法更新优化模型参数，并生成改进后的调控方案。这种“评估-优化-再执行”的循环机制使系统能够适应网络环境的长期变化，减少人工干预频率，实现调控能力的持续进化。例如，在冬季积雪导致信号反射增强的场景中，系统通过积累历史调控数据，逐步掌握雪天环境下的参数调整规律，后续遇到类似情况时可快速匹配最佳策略。

3实际应用与效果验证

3.1“云-边-端”协同的系统部署架构

为了兼顾集中管理与实时响应需求，系统采用“云-边-端”协同架构。在省级广电中心部署核心云平台，承担信号质量分析模型训练、历史数据存储及全局策略生成等任务；各地市边缘节点部署轻量化的监测与调控模块，负责本区域信号数据的实时采集、异常检测及快速调控指令下发。

这种架构既能满足海量数据处理需求，又可保证信号异常响应时间低于1秒，实现低成本、低风险的平滑升级。例如，某省级广电网络在升级时，仅需在现有发射站加装边缘计算终端，并改造供电与通信接口，即可接入智能监测系统。标准化数据接口支持与主流播控平台直接对接，避免了设备的重复采购。

3.2典型场景下的应用效果

在城市中心区域，高楼反射引发的多径干扰是主要问题。系统通过动态调整发射天线极化方向，并配合智能反射面设备，将多径信号转化为有效覆盖补充。例如，在某一线城市CBD区域部署后，用户投诉率下降了72%。在偏远山区，针对弱信号覆盖难题，系统结合地形数据自动计算最佳中继点位置，通过低功耗定向天线与太阳能供电中继站，将单站覆盖半径从3公里扩展至8公里。实际测试中，某山区县原有12个信号盲区，系统运行3个月后减少至5个，且未新增基站建设，大幅降低了运维成本。

3.3运维效率的显著提升

本系统上线后，运维中心大屏实时展示全网信号状态，异常事件自动生成包含故障类型、定位坐标、修复建议的工单，并推送至对应责任人员手机端。

例如，某市级广电网络实施本系统半年后，人工巡检次数由每周3次降至每月2次，且90%的常见故障（如放大器过热、馈线接触不良）可通过系统提示快速定位解决。此外，设备故障修复时间从平均2小时缩短至20分钟以内。运维人员在抵达现场前已明确故障点，携带对应备件即可完成修复。这种“数据驱动、精准运维”模式显著降低了人力成本与业务中断风险。

结语

本文通过构建多维度信号特征分析模型，结合深度学习算法和AI驱动的动态优化策略，有效解决了传统监测与调控技术的不足。系统在实际应用中展现出了显著的效率提升与成本优化效果，为广播电视网络的智能化转型提供了可靠的技术支撑。

参考文献

[1]贾存利.人工智能技术在广播电视无线覆盖发射台站监测中的应用[J].电视技术，2024，48（11）：129-131.

[2]艾力·麦麦提.5G技术在广播电视信号传输中的应用[J].电子通信与计算机科学，2024，6（4）.