王新新 王 祥 范劍超 王 林 孟慶輝 魏恩泊

①(中國科學(xué)院海洋研究所 青島 266071)

②(國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心 大連 116023)

③(中國科學(xué)院海洋環(huán)流與波動重點實驗室 青島 266071)

④(中國科學(xué)院大學(xué) 北京 100049)

1 引言

SMAP(Soil Moisture Active and Passive)衛(wèi)星總體目標(biāo)任務(wù)是以相對較高的空間分辨率、敏感度、覆蓋能力及重訪周期等方面實現(xiàn)監(jiān)測全球土壤濕度。SMAP衛(wèi)星搭載了工作頻率為1.41 GHz的L波段的微波輻射計，因其工作頻段和儀器設(shè)計特點，目前也廣泛應(yīng)用于海表鹽度衛(wèi)星遙感觀測，是繼SMOS和Aquarius衛(wèi)星之后，第3顆用于觀測土壤濕度和海表鹽度的微波遙感衛(wèi)星[1,2]。

L波段微波輻射計的工作頻段處于國際電信聯(lián)盟無線電通信組(International Telecommunications Union-Radiocommunications sector,ITUR)的保護(hù)頻段內(nèi)，根據(jù)《無線電規(guī)則》第5.340條的規(guī)定，1400–1427 MHz主要分配給地球探測衛(wèi)星服務(wù)(無源)、空間研究服務(wù)(無源)及射電天文服務(wù)，該頻段內(nèi)禁止所有主動發(fā)射。但是大量觀測事實和相關(guān)研究成果表明，L波段微波輻射計正在遭受大量的射頻干擾(Radio Frequency Interference,RFI)污染[3–6]。RFI源分布在世界各地，主要分布在歐洲、亞洲和中東大部分地區(qū)[3]。常見的RFI源包括L波段雷達(dá)、地面無線服務(wù)(監(jiān)控攝像機(jī)、WiFi網(wǎng)絡(luò))、廣播衛(wèi)星服務(wù)及氣象衛(wèi)星服務(wù)等[7,8]。

由于廣播衛(wèi)星服務(wù)(Broadcasting-Satellite Service,BSS)地面接收設(shè)備分布極其廣泛，是一種典型的RFI源，對L波段微波輻射計的影響極其復(fù)雜。2008年，在斯普林菲爾德開展的SMAP衛(wèi)星空基驗證試驗結(jié)果證實了數(shù)字電視發(fā)射機(jī)的2次諧波發(fā)射到了L波段[9]；一項根據(jù)歐洲各國當(dāng)局反饋的RFI源調(diào)查統(tǒng)計結(jié)果可知，電視廣播系統(tǒng)是歐洲觀測的主要RFI源類型[3]；日本當(dāng)局也通過試驗證實了日本2011年至今新增的RFI污染主要是由于地面廣播系統(tǒng)導(dǎo)致的[10–12]。

為分析廣播衛(wèi)星系統(tǒng)地面終端對L波段微波輻射計的干擾特征，本文選擇日本為典型研究區(qū)域，主要采用SMAP衛(wèi)星L1B交叉極化亮溫數(shù)據(jù)開展RFI檢測識別，統(tǒng)計分析日本RFI源的時空分布和變化特征，結(jié)合日本BBS系統(tǒng)和地面電視接收機(jī)的傳輸參數(shù)，分析BBS電視接收機(jī)對SMAP衛(wèi)星的影響特征，掌握衛(wèi)星廣播業(yè)務(wù)類型RFI源對L波段微波輻射計的影響規(guī)律，對于RFI源類型的分類和下一步定量建立RFI局地化抑制模型提供理論依據(jù)。同時電視廣播系統(tǒng)在我國也是一種普遍存在的RFI源，該研究對我國相關(guān)機(jī)構(gòu)開展疑似RFI源核查、排除和維護(hù)提供技術(shù)支撐具有重要意義。

2 理論基礎(chǔ)

2.1 SMAP衛(wèi)星和日本廣播通信衛(wèi)星系統(tǒng)

SMAP衛(wèi)星在硬件上設(shè)計并使用了先進(jìn)的數(shù)字微波輻射計，能夠提供豐富的時間和頻率采樣數(shù)據(jù)。在L波段微波輻射計工作頻段內(nèi)，亮溫對海表鹽度的敏感度較低，要求L波段微波輻射計需要具有很高的海表亮溫觀測精度，即使較弱的RFI信號也有可能對微波輻射計造成不可忽視的影響[13]。SMAP衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中，結(jié)合脈沖檢測(時域檢測)、交叉頻率檢測、峰度檢測和極化檢測等算法設(shè)計了更為復(fù)雜的RFI檢測和抑制算法，能夠有效地檢測并減緩RFI的影響,因此在RFI檢測與抑制方面較SMOS和Aquarius衛(wèi)星表現(xiàn)更加突出[12,14–16]。

2011年7月3日，日本完成了BS廣播的數(shù)字化轉(zhuǎn)換，2011年9月，BSAT 3C/JCSAT 110R靜止軌道廣播和通信衛(wèi)星投入商業(yè)運行。該衛(wèi)星搭載了兩個獨立Ku波段有效載荷，B-SAT有效載荷包括12個轉(zhuǎn)發(fā)器，對應(yīng)12個直接廣播信道，JCSAT有效載荷包含12個36 MHz的轉(zhuǎn)發(fā)器，對應(yīng)12個固定直接通信信道，上行鏈路和下行鏈路覆蓋日本。

2.2 電視接收機(jī)干擾L波段微波輻射計機(jī)理

根據(jù)《無線電規(guī)則》第1.166條對干擾的定義，可以將RFI理解為頻率相近或相同的目標(biāo)電磁波與干擾電磁波同時被衛(wèi)星傳感器接收時，干擾電磁波對傳感器造成的干擾[17]。

SMOS衛(wèi)星和SMAP衛(wèi)星相關(guān)RFI研究團(tuán)隊和日本內(nèi)政和通信部的研究與測試實驗結(jié)果證實，BSAT-3c/JCSAT-110R衛(wèi)星電視廣播系統(tǒng)電視接收機(jī)新增的兩個頻道(19和21頻道)是日本大量RFI的主要來源，許多小的獨立信號可能隨機(jī)累加，導(dǎo)致總的RFI貢獻(xiàn)具有很高的水平能級，具有顯著的熱噪聲的特征[18–20]。BSAT-3c/JCSAT-110R衛(wèi)星在Ku頻段運行，根據(jù)ITU對世界的區(qū)域劃分和頻率分配，日本所處的第3區(qū)BBS信道1–24覆蓋頻率范圍為11.7–12.2 GHz，日本分配了其中12個廣播衛(wèi)星信道。2011年日本完成了廣播數(shù)字化轉(zhuǎn)換后，逐步開始啟用頻道17,19,21和23[20]。

根據(jù)ITU-RR可知，頻道號和Ku波段BBS指派的頻率(RF信號)之間的關(guān)系式及RF轉(zhuǎn)中頻(Intermediate Frequency,IF)的關(guān)系式為

圖1為家用電視室外接收設(shè)備基本內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖和RF信號轉(zhuǎn)換為IF信號后對L波段微波輻射計造成RFI污染的機(jī)制示意圖。從圖中可以看出，BBS電視接收設(shè)備通常包括低噪聲模塊(Low-Noise Block,LNB)轉(zhuǎn)換器、混頻器及室內(nèi)設(shè)備等，RF信號由室外接收設(shè)備天線接收，進(jìn)入LNB模塊后，與本振混頻，將射頻(RF)信號變頻為中頻(IF)信號，再通過電纜與室內(nèi)接收單元連接。結(jié)合表1可以看出，日本新增的19和21頻道的IF頻率范圍是1377.47～1450.33 MHz，與L波段微波輻射計的工作頻段1400～1427 MHz重疊，由于故障或隔離不良等原因，接收設(shè)備的低質(zhì)量電纜、連接不良和不當(dāng)?shù)陌惭b方法導(dǎo)致的射頻屏蔽不足，從而導(dǎo)致L波段微波輻射計觀測到大量新增RFI信號[20]。

表1 日本Ku波段BBS新增頻道號與指派頻率的對應(yīng)關(guān)系及RF轉(zhuǎn)換IF后對應(yīng)的IF中心頻率及頻率范圍[20]

圖1 家用電視室外接收設(shè)備基本內(nèi)部結(jié)構(gòu)及IF輻射發(fā)射導(dǎo)致的RFI機(jī)制示意圖

2.3 SMAP衛(wèi)星RFI檢測算法

SMAP衛(wèi)星綜合檢測與抑制算法主要包括脈沖檢測(時域檢測)、交叉頻率檢測、峰度檢測和極化檢測，最后設(shè)計最大概率檢測算法(Maximum Probability of Detection,MPD)通過邏輯“或”將每個單獨檢測算法的RFI檢測標(biāo)志整合，以達(dá)到最大檢測率的目的。但是每種檢測算法都具有“雙面性”，通常通過統(tǒng)計方法得到檢測閾值，來確定算法的敏感度和誤報率[16,21–24]。但當(dāng)RFI所引起的亮溫變化幅度與自然水平相當(dāng)時，將難以通過算法檢測識別，而且在水陸(冰)邊界等地物目標(biāo)邊界亮溫變化較大區(qū)域，也容易產(chǎn)生誤判，其檢測結(jié)果無法直接應(yīng)用到RFI源時空分布特征分析研究中[6,12,25]。

交叉極化亮溫對地面RFI的信號很敏感，其異常能夠反映RFI源豐富的特性，并且能夠反映不同強(qiáng)度級別的RFI信號，尤其在弱RFI信號的檢測方面具有一定的優(yōu)勢。但是受法拉第旋轉(zhuǎn)和沿海邊界的影響，極化檢測算法在SMAP實際應(yīng)用中利用率偏低[6,17,26]。因此，本文利用衛(wèi)星接收的交叉極化亮溫數(shù)據(jù)對RFI源敏感的特性，構(gòu)建表征陸地RFI發(fā)射功率的交叉極化合成參數(shù)。相關(guān)研究結(jié)果表明，構(gòu)建交叉極化合成參數(shù)的方法能夠有效地表征RFI強(qiáng)度分布情況，通過RFI強(qiáng)度的空間分布特征能夠?qū)崿F(xiàn)RFI檢測和識別[17,26]。交叉極化合成參數(shù)W通過式(3)計算得到。

其中，U和V分別代表第3、第4 Stokes參數(shù)。

3 研究方法

3.1 研究數(shù)據(jù)

本文采用美國國家冰雪數(shù)據(jù)中心(National Snow and Ice Data Center,NSDIC)提供的SMAP

衛(wèi)星L1B極化亮溫數(shù)據(jù)。該產(chǎn)品提供了按時間排序地理定位的SMAP衛(wèi)星觀測亮溫校準(zhǔn)估計值，數(shù)據(jù)提供起始時間為2015年3月31日，該數(shù)據(jù)包含由SMAP衛(wèi)星天線溫度計算得到的4個Stokes參數(shù)。

3.2 RFI檢測識別算法建立

RFI檢測識別算法主要根據(jù)作者前期建立的交叉極化合成參數(shù)W表征RFI發(fā)射強(qiáng)度的關(guān)系式和基于SMAP衛(wèi)星交叉極化數(shù)據(jù)構(gòu)建的SMAP衛(wèi)星自動檢測和識別算法[17,27]。

RFI自動檢測和識別算法主要包括RFI檢測和識別兩個部分。檢測算法用于提取疑似RFI樣本，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建RFI識別算法，具體步驟為：

第1步為RFI疑似樣本檢測初篩。主要通過統(tǒng)計方法計算SMAP衛(wèi)星每半軌所有觀測數(shù)據(jù)W的概率密度函數(shù)(Pr obability Densit y Function,PDF)和累積分布函數(shù)(Cumulative Distribution Function,CDF)確定動態(tài)檢測閾值，并標(biāo)記RFI疑似檢測樣板。同時結(jié)合SMAP衛(wèi)星原始RFI標(biāo)記信息，為后續(xù)RFI識別算法提供研究區(qū)域內(nèi)盡可能多的疑似RFI樣本。

第2步為基于RFI檢測樣本密度和強(qiáng)度空間分布特征的RFI識別。Soldo等人[24]于2018年采用基于密度的空間聚類(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)和閾值遞減多重迭代的算法對SMAP衛(wèi)星開展RFI源定位研究，但該方法因DBSCAN聚類方法的局限性，當(dāng)兩個RFI源之間的距離小于衛(wèi)星觀測的空間分辨率時，算法區(qū)分識別兩個RFI源的能力降低。因此，需要引入RFI強(qiáng)度空間分布特征的聚類條件和迭代運算方法，對質(zhì)量控制后的RFI疑似樣本數(shù)據(jù)集建立基于發(fā)射強(qiáng)度和密度的多重迭代聚類算法。

4 結(jié)果與討論

4.1 RFI檢測識別統(tǒng)計結(jié)果

本文處理了2015年4月至2020年6月日本區(qū)域共計4661軌SMAP衛(wèi)星L1B極化亮溫數(shù)據(jù)，平均每月75軌數(shù)據(jù)，各月數(shù)據(jù)量分布穩(wěn)定。各年累計檢測為RFI疑似樣本710085個，其中識別為符合和不符合RFI強(qiáng)度空間分布特征樣本數(shù)分別為650634個和59451個，各年疑似RFI樣本識別率P比較穩(wěn)定，總體識別率為91.63%，可見該算法能夠有效穩(wěn)定地檢測識別RFI。疑似RFI樣本識別為符合RFI特征的識別率P通過式(4)計算得到。

由于識別RFI樣本數(shù)量巨大，本文將研究區(qū)域設(shè)計為9 km×9 km空間分辨率的矩陣，統(tǒng)計每個矩陣內(nèi)RFI識別樣本累計強(qiáng)度，并將研究區(qū)域劃分為若干小區(qū)分別討論。2015年至2020年研究區(qū)域RFI累計強(qiáng)度空間分布圖如圖2所示。

圖2 2015年至2020年研究區(qū)域RFI累積強(qiáng)度空間分布圖

4.2 RFI檢測識別結(jié)果對比分析

在RFI檢測階段提取的疑似樣本數(shù)據(jù)集如圖3所示。從圖中可以看出，疑似檢測樣本幾乎覆蓋了整個研究區(qū)域，尤其是日本南部水陸交界較多的區(qū)域。檢測算法能基本實現(xiàn)對衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)的RFI標(biāo)記，但由于RFI源天線通過旁瓣對L波段星載微波輻射計的影響不受地面RFI源位置的限制，而是只要微波輻射計與RFI源天線之間存在視線傳播路徑，就會影響衛(wèi)星觀測結(jié)果[12,24]。同時受水陸邊界亮溫變化較大、瞬時RFI發(fā)射源和其他誤差源等因素的綜合影響，在缺少地面實測數(shù)據(jù)的條件下，很難判斷RFI檢測結(jié)果與實際RFI源位置之間的關(guān)系，因此不能直接用檢測結(jié)果分析RFI的時空變化特征。

圖3 2015年至2020年研究區(qū)域RFI疑似樣本累積標(biāo)記空間分布圖

表2 2015年4月至2020年6月RFI檢測識別結(jié)果統(tǒng)計表

RFI識別算法是在檢測結(jié)果的基礎(chǔ)上豐富了標(biāo)記信息，通過對比圖2和圖3，RFI識別結(jié)果更能表征研究區(qū)域RFI源強(qiáng)度的空間分布特征，對于水陸邊界分布較多的研究區(qū)域依然能夠?qū)z測結(jié)果進(jìn)行細(xì)致的分類和分析，對于后續(xù)統(tǒng)計分析研究區(qū)域RFI的時空變化特征提供了具有代表性的RFI數(shù)據(jù)。

4.3 空間分布特征

為分析探討日本RFI的時空分布特征與日本大量終端設(shè)備空間分布之間的關(guān)系，本文引入美國國家極軌合作伙伴衛(wèi)星(NPP)搭載的可見光紅外輻射儀(VIIRS)夜光遙感觀測數(shù)據(jù)(圖4)。夜光遙感數(shù)據(jù)是人類活動引起的夜光輻射信號的直接反映，在區(qū)域尺度上能夠反映城市化水平，而人為的夜光輻射信號和城市化水平之間的關(guān)系在時空上通常是單調(diào)和穩(wěn)健的，所以可以采用每年的地表平均夜光數(shù)值反映日本的城市化水平和人口密度情況[28]。

從圖2和圖4可以看出，研究區(qū)域的RFI密度主要呈現(xiàn)出獨立點圓狀、大范圍條形狀和面狀的分布特征。通過對比夜光遙感年均分布圖和RFI密度空間分布圖發(fā)現(xiàn)，SMAP衛(wèi)星RFI空間分布基本覆蓋了日本城市化水平相對較高、范圍較大的地區(qū)(如區(qū)域H,I,J和K等)。但在部分城市化水平相對較低、范圍較小的地區(qū)也檢測到了大量RFI信號(如區(qū)域A,C,D和F等)。

圖4 NPP-VIIRS夜光遙感衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)年均分布圖

圖5為研究區(qū)域2015年至2020年RFI月平均累計強(qiáng)度統(tǒng)計直方圖，從統(tǒng)計結(jié)果看出，研究區(qū)域內(nèi)分布著大量的低水平能級的RFI，中高水平能級RFI相對較少，主要呈現(xiàn)3種形式的空間分布：

圖5 2015年至2020年RFI月均尺度累計強(qiáng)度統(tǒng)計直方圖

(1)在城市化水平較低的區(qū)域呈相對獨立的點圓狀分布，強(qiáng)度由中心向四周衰減，影響范圍相對局限，主要分布在日本西部和北部沿海城市化水平較低、范圍較小地區(qū)的區(qū)域。這部分RFI來源相對單一，有可能來自分布較少的電視接收設(shè)備累計干擾或固定的單一微波發(fā)射基站。

(2)沿岸條形狀分布(如區(qū)域G)和大范圍面狀分布(區(qū)域J和K等)，與城市化水平和范圍的空間分布吻合度很高，主要分布在日本東部、南部等城市化水平相對較高、范圍較大區(qū)域。大量的RFI隨機(jī)累加，導(dǎo)致RFI局地化貢獻(xiàn)具有較高的水平能級，符合BBS電視接收機(jī)對衛(wèi)星的影響特征。

(3)在大范圍面狀的區(qū)域內(nèi)分布著多個相互影響的點圓狀RFI(區(qū)域K)，導(dǎo)致局地化累計強(qiáng)度達(dá)到更高的水平能級，這可能是固定分布的單一微波發(fā)射基站和廣泛分布的廣播衛(wèi)星系統(tǒng)電視接收設(shè)備共同作用的結(jié)果。

4.4 時空變化特征

由于2015年、2019年和2020年的數(shù)據(jù)無法形成全年覆蓋，但平均每月數(shù)據(jù)量分布穩(wěn)定。為更好地分析RFI強(qiáng)度時空變化特征，本文對各年RFI檢測數(shù)據(jù)做強(qiáng)度累計計算，并根據(jù)各年有效數(shù)據(jù)覆蓋的月數(shù)，計算并得到研究區(qū)域各年RFI月均尺度累計強(qiáng)度分布圖(如圖6所示)。從圖6可以看出，RFI分布和強(qiáng)度的時空變化的特征總體上看，在2016年至2017年，RFI整體分布范圍較廣、強(qiáng)度較大，2018年以后，部分區(qū)域分布的RFI出現(xiàn)消失的情況，同時RFI強(qiáng)度有減弱變化的特征趨勢，具體特征分析如下：

圖6 2015年至2020年研究區(qū)域RFI月均尺度累計強(qiáng)度分布圖

(1)在2016年，區(qū)域A和區(qū)域C處新增2個獨立的點圓狀RFI分布。2015年至2017年，區(qū)域F處分布點圓狀RFI，且強(qiáng)度相對穩(wěn)定，2018年之后，該區(qū)域的RFI消失，一直持續(xù)到2020年，未再檢測到RFI。

(2)區(qū)域K為研究區(qū)域城市化水平范圍最大和強(qiáng)度最高的區(qū)域，2015年，該區(qū)域內(nèi)分布2個影響范圍疊加的點圓狀RFI。2016年至2017年，該區(qū)域左上角新增1處點圓狀RFI分布，強(qiáng)度呈逐年增大的變化趨勢，3個點圓狀RFI的影響范圍相互重疊。2018年，該區(qū)域內(nèi)右上側(cè)分布的RFI強(qiáng)度逐漸減弱，點圓狀分布特征消失。2019年，左上分布的RFI強(qiáng)度和點圓狀特征也逐漸減弱。

(3)其他區(qū)域各年的RFI分布范圍和強(qiáng)度特征相對穩(wěn)定，整體有減弱變化的趨勢。

時間變化特征主要是與日本相關(guān)機(jī)構(gòu)從2018年開始開展的相關(guān)舉措有關(guān)，比如日本內(nèi)政和通信部在2018年發(fā)布了安裝衛(wèi)星廣播接收設(shè)施的新安裝指南，并更換了大量電視接收設(shè)備；日本電子和信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)會也制定了針對高屏蔽衛(wèi)星接收設(shè)施的新授權(quán)系統(tǒng)，這一系列舉措在一定程度上大大降低了L波段的RFI[20]。

5 結(jié)束語

BBS電視接收系統(tǒng)在全球分布范圍十分廣泛，且L波段微波輻射計敏感度相對較高，即使較弱的RFI也很有可能干擾L波段微波輻射計。本文為分析廣播衛(wèi)星系統(tǒng)電視接收系統(tǒng)對L波段微波輻射計的影響特征，選擇廣播衛(wèi)星系統(tǒng)電視接收系統(tǒng)為典型RFI源的日本作為研究區(qū)域，分析了該類型RFI源對衛(wèi)星的干擾機(jī)理。并將RFI檢測和識別方法應(yīng)用于SMAP衛(wèi)星的L1B交叉極化通道數(shù)據(jù)，得到了長時間范圍內(nèi)的RFI密度和累積強(qiáng)度分布圖，系統(tǒng)地分析了研究區(qū)域內(nèi)RFI的時空分布和變化特征，不僅驗證了BBS電視接收系統(tǒng)為日本的主要RFI源類型，還探討分析了日本分布的其他特征類型RFI源(微波發(fā)射基站)的可能類型。

由于廣播衛(wèi)星電視接收系統(tǒng)在全球范圍內(nèi)應(yīng)用極其廣泛，而日本于2011年因廣播衛(wèi)星電視接收機(jī)設(shè)備安裝問題導(dǎo)致的大范圍RFI污染也有可能成為全球性的問題。對于我國來說，分布在我國沿海地區(qū)的大量RFI源也同樣制約我國自主鹽度衛(wèi)星的發(fā)展，通過對此類型RFI源開展特征分析，對于我國的RFI源檢測、識別及特征庫的建立提供了重要參考、數(shù)據(jù)積累及研究支撐。

RFI源的精確定位和強(qiáng)度估算研究是減緩、抑制RFI的重要前提[29]。本文基于交叉極化合成參數(shù)表征RFI源發(fā)射強(qiáng)度初步構(gòu)建了地面RFI源識別方法，并初步分析了研究區(qū)域RFI的時空變化特征，但本文在建立RFI檢測識別算法時，雖采用了復(fù)雜的聚類迭代算法，但未充分考慮弱RFI信號淹沒在強(qiáng)RFI信號影響范圍內(nèi)的情況，這可能會降低RFI的檢測率，導(dǎo)致誤報率和漏報率升高。后續(xù)工作將繼續(xù)優(yōu)化以上RFI檢測識別算法，同時將通過該算法利用電磁輻射檢測儀和L波段微波輻射計等觀測設(shè)備的陸地和海洋實測數(shù)據(jù)對我國開展系統(tǒng)性的RFI檢測、識別、定位及減緩研究。