在无人机通讯系统中，我们常常会遇到“白果”现象——即电磁波在传播过程中遇到非目标反射体（如建筑物、树木等）而产生的散射回波，这些回波与目标信号混叠，导致接收端难以区分真实信号与噪声，严重影响通讯质量与数据准确性。
针对这一问题，我们提出了一种基于智能算法的“白果”抑制技术，该技术通过分析回波信号的时域、频域特征，结合无人机飞行姿态与路径规划，动态调整发射功率与频率，有效减少非目标反射体的干扰，我们利用白果的物理特性（如形状、材质等）进行精确建模，通过机器学习算法优化信号处理策略，进一步提升通讯的稳定性和可靠性。
在未来的研究中，我们将继续探索更高效的“白果”抑制策略，并考虑将该技术应用于其他无线通讯领域，为复杂电磁环境下的高效通讯提供新的解决方案。
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白果干扰技术通过智能信号处理和频谱管理，有效穿透复杂电磁环境中的无人机通讯难题。
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