CoSMOS:用于无线电频率干扰检测和缓解的峰度算法的性能评估外文翻译资料

 2022-11-13 16:23:22

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CoSMOS:用于无线电频率干扰检测和缓解的峰度算法的性能评估

摘要：通过实验评估先前开发的用于无线电频率干扰（RFI）检测和缓解的算法的性能。为此目的，分析中使用了全极化L波段辐射计的机载运动的CoSMOS卫星获得的结果，使用两个单独的时间积分收集数据，由此测量检测算法的灵敏度。还介绍了RFI对陆地和海上遥感数据的影响。

关键词：微波辐射计，无线电频率干扰

I．介绍

在L和C波段接收的辐射计信号特别容易受到人为无线电频率干扰（RFI）的影响。减少RFI的影响已成为一个重要的问题，因为ESA和NASA分别有发射卫星的任务，分别发射SMOS和Aquarius，都负责测量L波段的海面盐度（SSS）。SMOS还需要测量土壤湿度。

第二代数字探测EMIRAD L波段辐射计用于CoSMOS活动，这是为SMOS准备的一项空中任务，用于研究海表面亮温以及受RFI影响的海表面亮温。数字辐射计以两种不同的速率测量辐射计的信号的高阶矩阵，并使用最近提出的峰度算法来检测和减轻在后处理中的RFI。

对从机载运动中获得的数据进行后处理的结果表明，检测算法在信号噪声基底附近更容易成功区分自然热源和人造源。峰度算法也不受亮温的任何大的自然变化的影响，例如沿海过境点。

数字L波段辐射计的独特功能是以更快的速率同时测量数据，可以评估峰度对RFI亮温贡献的灵敏度。初步结果证实了峰度算法检测TNEDelta;水平附近的RFI的能力。与海洋上相比，可能是由于城市地区，RFI在陆地上的比利相对较高。

II、检测算法

辐射计通常检测自然热辐射以及硬件的热噪声。这些信号是随机过程，因此该信号幅度的pdf具有高斯分布。用于RFI检测的峰度算法由Ruf等人开发，利用了几乎所有人造源都具有非高斯分布的事实。通过测量风度参数与正常性的偏差量来检测RFI。

峰度算法测量入射辐射计信号的高阶中心矩以获得峰度。如公式1所示，在特定积分周期内获得的第二中心力矩（方差）等于由辐射计测量的系统噪声温度。第4个中心力矩与第2个中心力矩的平方的比值给出了峰度比。

(1)

对于自然热辐射，分布是高斯分布，理想情况下，上述比率应等于3.如果信号被人为RFI破坏，则分布应偏离正常，因此k应偏离3.基于过度采样，例如为了科学目的进一步整合干净的样本，丢弃标记的数据样本。由于该算法对第二时刻的变化不敏感，因此亮温的自然变化不会被错误的标记为RFI。

应该注意的是，峰度参数本身受到其他因素的影响，例如数字化，比特长度，削波，样本数量，相关性，滤波，非平稳性等，这些因素会增加一定的噪声容限并且必须被纳入账户之中。这些因素也导致峰度比率平均值略微不同于3，如图2[4]的底部图所示。

III、CoSMOS运动

CoSMOS活动的EMIRAD辐射计具有由赫尔辛基理工大学提供的安装Skyvan飞机中的船尾和天底天线，接收器是一个全极化相关辐射计，直接采样工作在1400-1427MHz区域。从微波前端获得的信号被遣送到以139.4MHz为采样频率工作的两个A/D转换器中。

数字前端负责将第2和第4个时刻集成并转储到硬盘上。EMIRAD同时在两个独立的集成周期记录数据。第一个积分周期为8ms，称为“慢”数据。类似地，第二和第四时刻在1.8smu;的更短时间内被积分，并且该数据被恰当地称为“快”数据。EMIRAD采用带A/D转换器的反馈回路，确保信号的一阶矩（平均值）保持为零，因此测得的力矩实际上是中心力矩。

空降运动发生在挪威附近的北海。数据是在13个独立的飞行日内处理的，每次飞行时间大约为两到三个小时。所采用的飞行路径如图1所示。

图1 飞行计划于2005年4月19日在19:38UTC在挪威海岸附近的北海进行

IV、RFI检测结果

图2 (a)由Aft horn测量的H-pol亮温。(b)对应于亮温图的峰度曲线图。无RFI数据包含在点划线内，点A和C标识有RFI的两个慢数据样本，点B表示无RFI数据样本。

如前所述，检测算法能够标记亮温数据中不明显的RFI。图2表示在飞行运动期间由后喇叭测量的400秒的慢速数据，顶部数据表示Tb(K)，底部曲线表示力矩比（峰度）。底部曲线中的虚线表示峰度阈值，在该阈值内数据被认为是无RFI 的。阈值基于峰度统计的噪声容限。由于前面提到的外部因素的影响，峰度平均值小于3.

图中显示的点A和点C在数据中标记为RFI。从顶部图中比较它们注意到，第一点(A)的亮温有明显的峰值，而第二点(C)的亮温与其周围环境温度相比可忽略不计。这代表了峰度算法检测辐射计数据的噪声容限附近的人为干扰的能力。这一事实将通过下一节讨论的快速数据来进行证实。B点是一个反例，其中Tb图清楚地表明了尖峰，这可能导致数据样本被错误地标记为RFI。另一方面，底部曲线表明峰度完全在设定的噪声边缘内，从而证明样品是自然热辐射的一部分。

图3 (a)由Nadir horn测量的沿海岸穿越的H-pol亮温。(b)对应于亮温图的峰度曲线图。无RFI数据包含在点划线内。

算法稳健性的指示是其在快速变化的亮温条件下的表现。图3显示了从海到陆的沿海穿越数据的一部分。如下图所示，峰度测量完全独立于功率，因此它是一个无偏探测器。

北海上空的飞行活动表明，当使用峰度算法时，RFI会破坏实际的数据量。表1显示了在陆地上和海洋上由RFI破坏的Nadir天线测量的水平极化慢速数据样本的百分比。该表首次显示了RFI对遥感数据的影响。

表1 陆地和海洋上有无线电频率干扰的数据百分比

除了22日和29日两天，海面上的数据相对干净。在大多数的日子里，RFI影响限制在不到1%，其他日子不超过3%。从表中可以看出，就百分比而言，陆地上的RFI影响比海洋高出近2到100倍。这是预期的结果，因为陆地上的飞行部分发生在诸如机场这样的RFI密集位置附近。

图4 2005年4月22日测得的H和V波形数据的峰度曲线图，表明海上的RFI异常高(4500-10000秒)

表1还显示，在22日和29日这两天的飞行活动中得到的数据有近20amp;至50%的数据被RFI影响。图4显示了这两天中一天H-pol和V-pol的峰度图。与其他日子的数据分析相比，这种情况非常罕见。这种RFI在海洋上爆裂的原因尚未确定。

V、峰度算法的性能

CoSMOS数字辐射计还可以测量和存储二阶和四阶矩，其积分时间更短，为1.8smu;，因此采样率更高。从第二时刻(Tb)数据可以清楚地看到RFI尖峰。这提供了另一种检测和减轻RFI影响样本的方法。

图5 下面的图显示了对应于上面图中箭头所指的特定慢速数据样本的快速数据样本

这种快速数据样本可以测量被RFI影响的亮温偏差值。这是使用简单的阈值算法完成的。根据在辐射计的校准外观期间观察到的清洁数据计算第二力矩数据的方差。使用该方差和观察到的数据样本的平均值，设置阈值。高于此阈值的任何快速数据样本都标记为RFI，并测量贡献的亮温。

如图5所示，在8ms的时间段内积分的每个慢速数据样本具有大约4500个相应的快速数据样本。就对峰度敏感的亮温而言，如果任何慢速数据样本通过峰度标记为RFI，则通过观察相关的快速数据样本可以测量RFI贡献的确切数量。

除了22日和29日，图6表示了在CoSMOS活动的所有日子里在1s的时间内积分由RFI贡献的亮温的数量的直方图。当积分周期为1s时，数字辐射计的TNEDelta;水平变化约为0.1K。如图所示，由峰度算法标记的大部分RFI低于1K的区域，在TNEDelta;水平附近具有更高的浓度。这证实了与传统方法相比，处理低水平RFI时峰度算法的性能更好。

图6 直方图表示峰度算法相对于在1秒的时间内积分时来自RFI的亮温贡献的灵敏度。(a)从0到50K (b)从0到1K

上图表明，几乎50-60%的RFI贡献都是在低于1K区域，在考虑土壤水分测量等应用时可以忽略，但在考虑海面盐度测量时会产生高达0.1K的影响。如顶部的图所示，干查到受RFI主要影响的区域是在2-15K区域左右。使用传统的阈值算法几乎不可能消除这种RFI。它们需要非常高的采样和低时间积分，例如快速数据，这会使数据宽带资源紧张。在处理峰度测量时，这不是问题，因为在较长的积分时间测量的慢速数据可以轻松地标记RFI而不消耗硬件或者数据带宽资源。

应当注意，峰度算法可能无法标记在TNEDelta;区域周围操作的所有类型的RFI。检测纯粹取决于人造干扰源的类型和分布。以这种方式不可能检测到任何人为干扰的近高斯分布。

VI、总结

已经利用从机载第二代数字L波段辐射计系统获得的数据展现了RFI检测和缓解算法的性能，包含快速数据在内，证实了峰度算法在标记非高斯源方面的成功。峰度算法独立于任何亮温变化。检测算法能够在1s积分周期内检测0.1K的TNEDelta;区域附近的低水平RFI损坏样本。结果表明，海面上的RFI存在小于1%，RFI密集区域（如陆地上的机场）有近5-7%或者更多的数据被破坏。一般而言，CoSMOS飞行活动大部分时间内50%左右的RFI的贡献低于1K。应该指出的是，这些结果特定于挪威海岸西南的北海，并且因不同地区而异。

参考文献：

[1] E.G.Njoku, P.Ashcroft, T.K.Chan, and L.Li, “Global survey and statistics of radio-frequency interference in AMSR-E land observations,” IEEE Trans.Geoscience and Remote Sensing, vol. 43, no. 5, pp. 938947, May 2005.

[2] D.M.Le Vine and M.Haken, “RFI at L-band in synthetic aperture radiometers,” in Proc. IGARSS, vol. 3, Tolouse, France, Jul. 21-25, 2003, pp. 1742-1744

[3] C.S.Ruf, S.M.Gross, and S.Misra, “RFI Detection and Mitigation for Microwave Radiometry with an Agile Digital Detector,” IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing, vol. 44, no. 3. pp. 694-706, March 2006. [4] R.De Roo, S.Misra, C.S.Ruf, “Sensitivity of the kurtosis statistic as a detector of pulsed sinusoidal RFI,” IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing, in press.

[5] N.Skou, S.S.Soslash;bjaelig;rg, J.Balling, and S.S.Kristensen, “A Second Generation L-band Digital Radiometer for Sea Salinity Campaigns,” Proceedings of IGARSSrsquo;06, August 2006, 4 p..

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