计算机视觉方法在射电天文数据中进行 RFI 的频率分析
天体物理仪器与方法
2026-05-08 v1
摘要
射电频率干扰 (RFI) 日益污染射电天文光谱，时常超过天文信号幅度 50-70 dB。因此，对于研究微弱瞬态现象（如脉冲星和快速脉冲脉冲 (FRB)）的可靠检测与抑制至关重要。现有的实用方法（包括谱峭度 (SK)、平均绝对偏差 (MAD) 和求和阈值 (SumThreshold)）在许多情况下表现良好，但依赖于对 RFI 环境和数据统计特性的假设，限制了其对弱信号、宽带或非平稳干扰的有效性。我们发展了一种基于变换的 RFI 检测方法，无需对 RFI 来源或类型进行先验知识。使用含有 PSR J1713+0747 的 Green Bank 望远镜 (GBT) 数据，包含 4096 个信道覆盖 1.1-1.9 GHz，5.12 微秒采样，我们对每个信道应用短时傅里叶变换 (STFT)，并在 STFT 幅值上使用图像分割算法生成二进制 RFI 掩码。经掩码处理的数据进行逆变换并重新组装成清洗后的时序序列。通过测量 PSR J1713+0747 单个脉冲的信噪比 (S/N) 来评估性能，SK 作为基准。清洗后的光谱图进行色散校正、频率积分，并通过得到的 S/N 进行评估。实验结果表明，通过 STFT 细化每个信道的频率内容，再在 STFT 域进行分割，可实现 RFI 抑制的可测量性改进。
引用
@article{arxiv.2605.05342,
title = {Computer Vision Methods for Frequency Analysis of RFI in Radio Astronomy Data},
author = {Natalia A. Schmid and Sasanka Katreddi and Yechan Kweon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.05342},
year = {2026}
}