關鍵詞：長時間序列 識別算法 

摘要：無線電頻率干擾(Radio Frequency Interference,簡稱RFI)的識別對提高星載被動微波資料的利用率有重要作用.本文基于先進的微波掃描輻射計AMSR-2(Advanced Microwave Scanning Radiometer-2)2016年1月1日到2017年12月31日兩年的觀測亮溫資料,采用兩種基于長時間觀測序列的方法(平均值與標準差法、標準估算誤差法)來識別全球陸面在C波段(6.9 GHz和新增7.3 GHz通道)的無線電頻率干擾,同時還統計分析了長時間RFI信號的分布及變化特征.通過與成熟的譜差法對比驗證表明,平均值與標準差法、標準估算誤差法對識別全球陸面在C波段的無線電頻率干擾是行之有效的,而且標準估算誤差法能夠將譜差法、平均值與標準差法在冰雪覆蓋區域(如格陵蘭島)識別的虛假RFI信號給剔除,有助于得到更加準確的全球無線電頻率干擾信號分布圖.研究還發現,RFI信號的空間位置分布隨時間的推移是逐漸變化的,其出現概率與通道的極化特性有關,且在6.9 GHz水平極化通道識別出RFI信號的視場總數多于垂直極化通道,而在7.3 GHz水平極化通道識別出RFI信號的區域則少于垂直極化通道.同一頻率的升軌和降軌資料中RFI信號的出現概率也不同,不論6.9 GHz和7.3 GHz的水平還是垂直極化通道,在升軌資料中識別出RFI信號的視場總數都多于降軌資料.

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