关键词：长时间序列 识别算法 

摘要：无线电频率干扰(Radio Frequency Interference,简称RFI)的识别对提高星载被动微波资料的利用率有重要作用.本文基于先进的微波扫描辐射计AMSR-2(Advanced Microwave Scanning Radiometer-2)2016年1月1日到2017年12月31日两年的观测亮温资料,采用两种基于长时间观测序列的方法(平均值与标准差法、标准估算误差法)来识别全球陆面在C波段(6.9 GHz和新增7.3 GHz通道)的无线电频率干扰,同时还统计分析了长时间RFI信号的分布及变化特征.通过与成熟的谱差法对比验证表明,平均值与标准差法、标准估算误差法对识别全球陆面在C波段的无线电频率干扰是行之有效的,而且标准估算误差法能够将谱差法、平均值与标准差法在冰雪覆盖区域(如格陵兰岛)识别的虚假RFI信号给剔除,有助于得到更加准确的全球无线电频率干扰信号分布图.研究还发现,RFI信号的空间位置分布随时间的推移是逐渐变化的,其出现概率与通道的极化特性有关,且在6.9 GHz水平极化通道识别出RFI信号的视场总数多于垂直极化通道,而在7.3 GHz水平极化通道识别出RFI信号的区域则少于垂直极化通道.同一频率的升轨和降轨资料中RFI信号的出现概率也不同,不论6.9 GHz和7.3 GHz的水平还是垂直极化通道,在升轨资料中识别出RFI信号的视场总数都多于降轨资料.

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