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再电离时期(Epoch of Reionization,EoR)是宇宙演化早期尚不为人所透彻了解的一个重要时期,从宇宙大爆炸之后约3亿年延续到约10亿年,对应的红移范围约为6-15。第一代恒星和星系在这个时期刚形成不久,产生紫外和软X射线辐射使中性重子物质逐渐被再次电离。研究EoR对于理解第一代天体和宇宙早期结构的形成具有重要意义,是建立完整的宇宙演化图景的关键之一。在低频射电波段(～50-200 MHz)探测源自EoR的中性氢21 cm谱线是目前已提出的研究该时期的最直接和有效的办法。然而,由于EoR信号非常微弱,且淹没在比它强约4-5个数量级的前景干扰之中,因此在研究EoR时必须深刻理解各个前景干扰成分的性质,研发具有针对性的前景扣除和EoR信号分离算法。在多种EoR前景干扰成分中,银河系同步辐射和自由—自由辐射、河外点源等几种主要成分,已被较广泛地研究过,它们的低频辐射特征以及对EoR探测的干扰行为已经基本被弄清楚。另一方面,星系团射电晕作为一类较常见的河外射电展源,也将对EoR信号探测产生一定程度的影响。在以往的前景研究中,只有很少几项工作比较简单地触及了射电晕的低频射电辐射。这些工作对射电晕图像和频谱的建模过于简化,而且未进一步分析射电晕辐射对EoR信号探测的具体影响。因此,针对EoR探测实验的前景干扰和信号分离难题,本文分两个方面开展研究:首先是对射电晕的低频射电辐射特征进行更完善、更物理的建模,构建更逼真的前景模型,并在考虑SKA1-Low阵列仪器效应的前提下评估射电晕辐射对EoR信号探测的影响;其次是利用改进的前景模型,基于深度学习研发微弱信号分离算法,用于分离EoR信号和前景干扰。基于Press-Schechter理论和湍流再加速模型,实现了针对射电晕形成和演化过程的完整建模,并据此生成了射电晕的模拟天图,再利用目前最新的SKA1-Low阵列布局模拟了包含仪器效应的SKA1-Low射电晕图像。通过在120-128、154-162和192-200 MHz三个频带内比较射电晕和EoR信号的一维功率谱,发现在0.1 Mpc-1<κ<2Mpc-1(约对应于1.2’<s<24’)尺度范围射电晕在三个频带内的典型功率分别约为EoR信号的10 000、1000和300倍。同时通过研究二维功率谱以及EoR窗口发现,在0.5Mpc-1(?)k(?)1Mpc-1(约对应于2.4’(?)s(?)4.8’)尺度范围以及68%误差范围内,射电晕辐射与EoR信号的功率比在三个频带内分别可达约230-800%、18-95%和7-40%。这说明射电晕辐射在EoR窗口内所泄漏的功率是不可忽略的——尤其在～120 MHz的较低频率更为显著。此外,我们还发现仪器响应所产生的频谱伪结构会显著增强射电晕辐射在EoR窗口内的泄漏,而且旁瓣里的射电晕辐射使这个问题更加严重。这些结果说明射电晕是一个此前尚未引起充分重视的前景干扰成分,需要在EoR观测中认真对待。基于上述改进的前景模型以及模拟的SKA1-Low图像,进一步研究了干涉阵列波束效应对前景辐射频谱光滑性的影响。干涉阵列波束的频率依赖效应会使原本光滑的前景频谱产生快速变化的起伏,损坏频谱的光滑性,导致传统前景扣除方法不再适用。为了解决这个问题,我们基于深度学习方法设计了一个包含9个卷积层的卷积去噪自编码器(Convolutional Denoising AutoEncoder,CDAE)用来分离 EoR 信号。使用模拟的SKA1-Low图像进行训练和测试,发现由CDAE重建的EoR信号与输入的EoR信号之间的相关系数达到ζcdae=0.929±0.045,即表明CDAE准确地分离了EoR信号。与此相比,传统的多项式拟合法和连续小波变换法在分离EoR信号时并不成功,分别仅有ζpoly=0.296±0.121 和 ζcwt=0.198±0.160。因此,CDAE 能够有效克服波束效应对前景辐射频谱光滑性的破坏,并且准确地分离EoR信号,反映了深度学习方法在未来EoR实验中的潜在重要作用。