[发明专利]一种用于射频干扰的标记方法、系统和存储介质

说明书

本发明公开了一种用于射频干扰的标记方法、系统和存储介质，方法包括：获取观测数据中的可见度数据；对所述可见度数据进行像素级别切分，得到可见度数据的像素值；根据所述像素值确定可见度数据矩阵；根据所述可见度数据矩阵，采用人工神经网络模型对所述观测数据进行射频干扰标记。本发明通过对观测数据中的可见度数据进行像素级别切分后，得到可见度数据的像素值；接着根据像素值确定可见度数据矩阵，并根据可见度数据矩阵结合人工神经网络模型对观测数据进行射频干扰标记，从而无需考虑位置因素即能完成射频干扰标记，以弥补目前标记方法存在的普适性差的缺点，提高射频标记的正确率。本发明可应用于射电天文技术领域。

技术领域

本发明涉及射电天文技术领域，尤其是一种用于射频干扰的标记方法、系统和存储介质。

背景技术

随着射电天文领域的快速发展，越来越多的大型观测设备不断建造，国内外典型的大型射电干涉阵列都对天文观测数据的存储与交换提出了很高的要求。

射电干涉阵是利用干涉原理将很多射电望远镜或天线进行组合而成的阵列。与单天线的望远镜相比，射电干涉阵可以凭借极高的设备灵敏度以及分辨率来达到更好的成像效果。但是由于国际电联将射电波段的某些频段用于卫星通讯以及其他用途，导致了整个射电窗口能进行有效观测的频段被压缩了一部分。再加上生活中的各种频繁的无线电通讯活动以及对手机等电子设备的使用使得射频信号会受到各种复杂信号的干扰。同时大自然的一些现象如闪电，太阳活动爆发等一系列的情况也会对射电数据造成不同程度的射频干扰，严重时甚至会使得接收到的信号完全失真，从而无法进行后续的工作。

目前各大射电干涉阵对于受到射频干扰的数据一般采取的处理方法是将其中被污染的数据进行标记，然后直接丢弃。在整个处理过程中，对受到射频干扰的标记是其中很重要的一环，目前国内外对于射频干扰的标记处理方法大致分为两类:阈值法与机器学习。由于世界范围内各大望远镜所处的地理位置不同以及周围地区的人类活动的差异性较大，所以对于每个大型的望远镜的射频干扰标记技术都要考虑到当地的射电环境，使得目前的射频干扰标记方法需要根据望远镜的位置进行制定，从而大大限制了标记方法的使用范围。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种用于射频干扰的标记方法、系统和存储介质，无需考虑位置因素，即能有效完成射频干扰标记过程。

第一方面，本发明实施例提供了一种用于射频干扰的标记方法，包括以下步骤：

获取观测数据中的可见度数据；

对所述可见度数据进行像素级别切分，得到可见度数据的像素值；

根据所述像素值确定可见度数据矩阵；

根据所述可见度数据矩阵，采用人工神经网络模型对所述观测数据进行射频干扰标记。

本发明实施例提供的一种用于射频干扰的标记方法，具有如下有益效果：

本实施通过对观测数据中的可见度数据进行像素级别切分后，得到可见度数据的像素值；接着根据像素值确定可见度数据矩阵，并根据可见度数据矩阵结合人工神经网络模型对观测数据进行射频干扰标记，从而无需考虑位置因素即能完成射频干扰标记，以弥补目前标记方法存在的普适性差的缺点，提高射频标记的正确率。

可选地，所述根据所述像素值确定可见度数据矩阵，包括：

确定每个像素值的幅值和相位；

根据每个像素值的所述幅值和所述相位构建预设维度的矩阵；

保存每个像素值的矩阵，得到可见度数据矩阵。

可选地，所述确定每个像素值的幅值，包括：

获取每个像素值的实部和虚部；

根据每个像素值的所述实部和所述虚部计算每个像素值的幅值。