利用土壤湿度主动被动(SMAP)卫星样本加权和最小化估计误差方差
信号处理
2023-06-21 v1
摘要
美国国家航空航天局(NASA)的土壤湿度主动被动(SMAP)是最新的无源遥感卫星,工作在1.400至1.427 GHz受保护的L波段频谱。SMAP通过对地球热辐射的点式无源扫描提供全球尺度土壤湿度图像。SMAP从每个天线足迹在频率和时间上采集多个样本,以增加捕获无射频干扰(RFI)样本的可能性。SMAP当前的RFI检测与抑制算法排除被检测为RFI污染的样本,并对剩余样本取平均。但该方法在恶劣RFI环境下效果较差,因为所有或大量样本均存在RFI污染。本文研究一种无偏的样本加权和估计器,其权重可基于RFI的统计特性计算。
引用
@article{arxiv.2306.10464,
title = {minimizing estimation error variance using a weighted sum of samples from the soil moisture active passive (SMAP) satellite},
author = {Mohammad Koosha and Nicholas Mastronarde},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.10464},
year = {2023}
}