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RFI抑制技术在射电天文中的应用
文献摘要：
针对射电天文观测过程中的射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)问题,详细分析了国内外台站射频干扰抑制策略.根据各天文台站实际观测过程中遇到的射频干扰问题,分别从主动预防阶段、预相关阶段、后相关阶段、机器学习和深度学习等方面研究了射频干扰的预防策略和抑制方法.详细分析了主动预防阶段可采取的方法,预相关阶段的自适应滤波和空间滤波方法,后相关阶段的VarThreshold,SumThreshold和奇异值分解等方法.探讨了基于机器学习的主成分分析、支持向量机、全卷积神经网络、卷积神经网络、U-Net等相关技术和方法在射频干扰信号处理方面的应用.
文献关键词：
射频干扰;滤波;阈值法;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
张海龙;张亚州;王杰;冶鑫晨;王万琼;李嘉;张萌;杜旭
作者机构：
中国科学院新疆天文台, 新疆 乌鲁木齐 830011;中国科学院大学, 北京 100049;中国科学院射电天文重点实验室, 江苏 南京 210033;国家天文科学数据中心, 北京 100101
文献出处：
引用格式：
[1]张海龙;张亚州;王杰;冶鑫晨;王万琼;李嘉;张萌;杜旭-.RFI抑制技术在射电天文中的应用)[J].天文研究与技术－国家天文台台刊,2022(06):613-625
A类：
VarThreshold,SumThreshold
B类：
RFI,抑制技术,对射,射电天文观测,Radio,Frequency,Interference,台站,射频干扰抑制,抑制策略,天文台,干扰问题,主动预防,预防策略,抑制方法,自适应滤波,空间滤波,滤波方法,奇异值分解,基于机器学习,全卷积神经网络,Net,干扰信号,信号处理,阈值法
AB值：
0.326922
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