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在设计 “自适应干扰抵消算法” 时，团队遭遇 “动态噪声匹配” 困境。国产电子管的热噪声让算法收敛速度缓慢，小王在示波器前连续观察 48 小时，发现干扰信号的低频分量与太阳风暴的 X 射线流量呈线性相关。“就像给干扰信号画肖像，” 他在坐标纸上绘制频谱分布图，“得抓住它的‘低频指纹’。”
2 月 5 日，算法进入关键调试阶段。小陈在 “103 型” 计算机上运行模拟程序，发现当干扰功率超过信号 30dB 时，抵消效果骤降。小王盯着电子管灯丝的明暗变化，突然想起 1962 年在导弹基地处理雷达杂波的经历 ——“动态调整参考信号的相位差！” 他立即修改算法，加入 “功率自适应步长因子”，让抵消器能随干扰强度动态调整增益，这个灵感让算法收敛速度提升 2 倍。
三、昼夜值守的参数博弈
最艰难的考验来自 “太阳风暴实时模拟”。实验室的 “空间环境模拟器” 每运行 1 小时就需要重新校准，小王带着团队轮流值守，用秒表记录每个干扰脉冲的波形特征。2 月 15 日深夜，当模拟的 X 射线暴导致信号完全淹没，小陈沮丧地摔了铅笔：“难道要回到人工调整的时代？” 小王却发现，干扰信号的频谱在 0.1 秒内有 0.5GHz 的漂移，立即在算法中增加 “频率捷变补偿” 模块。
“就像猎人预判猎物的奔跑轨迹，” 他在示波器上标出漂移曲线，“我们的算法得比太阳风暴更快。” 这个调整让信号接收准确率从 72% 提升至 85%，而小王的值班记录本上，每页都画满不同颜色的频率漂移箭头，最密集的那页标注着：“第 17 次参数调整，凌晨 3 点 21 分，小陈煮的姜茶救了我的胃。”
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