一种结合亮温图像和子空间分解的RFI定位算法

射频干扰(radio frequency interference,RFI)对L波段综合孔径辐射计遥感数据造成了严重污染,降低了产品质量。RFI检测定位是处理RFI的关键步骤。传统的基于亮温图像的定位算法受到仪器角分辨率的限制,无法有效分离相邻的RFI。为了实现更高的空间分辨率,基于子空间分解技术的多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法被提出。然而,当亮温图像的信噪比较低时,背景和噪声对子空间分解的准确性影响较大,进而降低了MUSIC算法的定位性能。文章通过结合亮温图像和子空间分解两种方法的优点,提出了一种融合改进定位方法。该方法通过在亮温图像域中消除背景场景、增强目标射频干扰,2次提高了图像信噪比,在频域中,利用子空间分解和MUSIC算法实现超分辨率和高精度定位。通过对土壤湿度和海洋盐度(soil moisture and ocean salinity,SMOS)卫星数据进行实验和仿真验证,证明了文章提出的方法在低信噪比情况下优于传统的MUSIC算法和基于亮温的定位算法。此外,在对多个弱RFI源的定位上,该方法的定位精度也优于基于点源波纹的弱RFI检测定位算法。

旋转镜像综合孔径空间频率均匀采样方法

在地球静止轨道卫星上实现高分辨率微波辐射测量是微波遥感的重要研究内容。综合孔径系统的较高复杂度和镜像综合孔径系统组合测量在卫星平台上实现困难等问题,使得高分辨率微波辐射测量难以实现。因此提出旋转镜像综合孔径空间频域均匀采样方法。其核心思想是采用两个反射面提高空间分辨率,通过阵列旋转固定角度获得均匀频率采样实现图像重建。理论和仿真结果均表明:旋转镜像综合孔径空间频域均匀采样方法采用较少的天线数目实现了高分辨率测量,获得较好反演结果,同时用阵列的转动代替反射面的平动解决镜像综合孔径微波辐射测量在卫星平台上实现困难的问题。