Analysis of RFI Identification and Mitigation in CAROLS Radiometer Data Using a Hardware Spectrum Analyser

A method to identify and mitigate radio frequency interference (RFI) in microwave radiometry based on the use of a spectrum analyzer has been developed. This method has been tested with CAROLS L-band airborne radiometer data that are strongly corrupted by RFI. RFI is a major limiting factor in passive microwave remote sensing interpretation. Although the 1.400–1.427 GHz bandwidth is protected, RFI sources close to these frequencies are still capable of corrupting radiometric measurements. In order to reduce the detrimental effects of RFI on brightness temperature measurements, a new spectrum analyzer has been added to the CAROLS radiometer system. A post processing algorithm is proposed, based on selective filters within the useful bandwidth divided into sub-bands. Two discriminant analyses based on the computation of kurtosis and Euclidian distances have been compared evaluated and validated in order to accurately separate the RF interference from natural signals

Development of Radio Frequency Interference Detection Algorithm for Passive Microwave Remote Sensing

Radio Frequency Interference (RFI) signals are man-made sources that are increasingly plaguing passive microwave remote sensing measurements. RFI is of insidious nature, with some signals low power enough to go undetected but large enough to impact science measurements and their results. With the launch of the European Space Agency (ESA) Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) satellite in November 2009 and the upcoming launches of the new NASA sea-surface salinity measuring Aquarius mission in June 2011 and soil-moisture measuring Soil Moisture Active Passive (SMAP) mission around 2015, active steps are being taken to detect and mitigate RFI at L-band. An RFI detection algorithm was designed for the Aquarius mission. The algorithm performance was analyzed using kurtosis based RFI ground-truth. The algorithm has been developed with several adjustable location dependant parameters to control the detection statistics (false-alarm rate and probability of detection). The kurtosis statistical detection algorithm has been compared with the Aquarius pulse detection method. The comparative study determines the feasibility of the kurtosis detector for the SMAP radiometer, as a primary RFI detection algorithm in terms of detectability and data bandwidth. The kurtosis algorithm has superior detection capabilities for low duty-cycle radar like pulses, which are more prevalent according to analysis of field campaign data. Most RFI algorithms developed have generally been optimized for performance with individual pulsed-sinusoidal RFI sources. A new RFI detection model is developed that takes into account multiple RFI sources within an antenna footprint. The performance of the kurtosis detection algorithm under such central-limit conditions is evaluated. The SMOS mission has a unique hardware system, and conventional RFI detection techniques cannot be applied. Instead, an RFI detection algorithm for SMOS is developed and applied in the angular domain. This algorithm compares brightness temperature values at various incidence angles for a particular grid location. This algorithm is compared and contrasted with other algorithms present in the visibility domain of SMOS, as well as the spatial domain. Initial results indicate that the SMOS RFI detection algorithm in the angular domain has a higher sensitivity and lower false-alarm rate than algorithms developed in the other two domains.Ph.D.Atmospheric and Space SciencesUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/86308/1/samisra_1.pd

Optimisation de la reconstruction d'image pour SMOS et SMOS-NEXT

Dans le cadre général de l'étude du climat, du cycle de l'eau et de la gestion des ressources en eau, le satellite SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) a été lancé par l'agence spatiale européenne (ESA) en Novembre 2009 pour fournir des cartes globales d'humidité des sols et de salinité des surfaces océaniques. Les mesures du satellite sont obtenues par un radiomètre interférométrique opérant dans la bande passive 1400-1427 MHz (bande L des micro-ondes). Toutefois, dès les premières mesures de l'instrument, de nombreuses Interférences en Radio Fréquence (RFI) ont été observées, malgré les recommandations de l'Union Internationale des Télécommunications (ITU) qui protègent cette bande pour les applications scientifiques. La dégradation de données à cause des interférences est significative et au niveau international des efforts sont fait par l'ESA et les différentes agences nationales pour l'identification et l'extinction de ces émetteurs. D'un point de vue scientifique l'intérêt porte sur le développement de techniques pour la détection, la localisation au sol des sources d'interférences ainsi que pour la correction de leurs signaux dans les donnés SMOS ; différents objectifs ont donc été poursuivis et ont mené à la définition de différents approches présentées dans cette contribution. En effet la solution idéale serait de corriger l'impact de ces interférences sur les données, en créant synthétiquement des signaux égaux et de signe opposé et d'en tenir compte dans la chaîne de traitement des données. Un outil a donc été développé qui, en utilisant des connaissances a priori sur la scène observée issues des modèles météorologiques, permet de simuler la scène vue par l'instrument. A partir de cette information et des visibilités entre les antennes de l'interféromètre, il est possible de détecter et de décrire précisément ces interférences et donc d'en déduire le signal à soustraire. Bien que l'évaluation des performances d'un algorithme de correction des RFI pour SMOS ne soit pas facile puisqu'elle doit être faite indirectement, des méthodes avec ce but sont proposées et montrent des résultats généralement positifs pour l'algorithme développé. Cependant la difficulté d'évaluer l'impact de la correction à grande échelle, ainsi que pour l'incertitude qui est nécessairement introduite lors de l'application d'un signal synthétique aux données et afin d'éviter une utilisation naïve des résultats de correction, aujourd'hui on écarte l'hypothèse d'une application opérationnelle d'un algorithme de correction. Un produit intermédiaire a alors été développé, par une approche similaire, avec l'objectif de fournir des indications sur l'impact des RFI sur chaque point de chaque image selon des seuils prédéfinis. Un autre objectif a été de fournir un outil en mesure de caractériser rapidement les sources (position au sol, puissance, position dans le champ de vue) pour une zone géographique. Cette méthode utilise les composantes de Fourier de la scène vue par l'instrument pour obtenir une distribution de températures de brillance, dans laquelle les RFI apparaissent comme des points chauds. L'algorithme rapide de caractérisation des sources s'est révélé précis, fiable et robuste, et il pourrait être utilisé pour la définition de bases de données sur les RFI ou pour le suivi de celles-ci à l'échelle locale ou globale. Les résultats de cette méthode ont fournit un jeu de données privilégié pour l'étude des performances de l'instrument et ça a permit de mettre en évidence des potentielles erreurs systématiques ainsi que des variations saisonnières des résultats. Toutes mission spatiale ayant une vie limitée à quelques années, dans un deuxième temps on s'est intéressé à la continuité des mesures des mêmes variables géophysiques, avec le projet de mission SMOS-NEXT. Pour améliorer la qualité des mesures cette mission se propose d'implémenter une technique d'interférométrie novatrice : la synthèse d'ouverture spatio-temporelle, dont le principe est de corréler les mesures entre antennes en positions différentes et à des instants différents, dans les limites de cohérence liées à la bande spectrale. Suite à des études théoriques, une expérience a été faite en utilisant le radiotélescope de Nançay. Dans le cadre de la thèse les données de cette expérience ont été analysées. Bien que l'étude n'ait pas permit de conclure sur la validité du principe, plusieurs difficultés ont été mises en évidence et ce retour d'expérience sera utile lors de la prochaine campagne de mesure prévue.The Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) satellite was launched by the European Space Agency (ESA) in November 2009 to allow a better understanding of Earth's climate, the water cycle and the availability of water resources at the global scale, by providing global maps of soil moisture and ocean salinity. SMOS' payload, an interferometric radiometer, measures Earth's natural radiation in the protected 1400-1427 MHz band (microwave, L-band). However, since launch the presence of numerous Radio-Frequency Interferences (RFI) has been clearly observed, despite the International Telecommunication Union (ITU) recommendations to preserve this band for scientific use. The pollution created by these artificial signals leads to a significant loss of data and a common effort of ESA and the national authorities is necessary in order to identify and switch off the emitters. From a scientific point of view we focus on the development of algorithms for the detection of RFI, their localization on the ground and the mitigation of the signals they introduce to the SMOS data. These objectives have led to different approaches that are proposed in this contribution. The ideal solution would consist in mitigating the interference signals by creating synthetic signals corresponding to the interferences and subtract them from the actual measurements. For this purpose, an algorithm was developed which makes use of a priori information on the natural scene provided by meteorological models. Accounting for this information, it is possible to retrieve an accurate description of the RFI from the visibilities between antennas, and therefore create the corresponding signal. Even though assessing the performances of a mitigation algorithm for SMOS is not straightforward as it has to be done indirectly, different methods are proposed and they all show a general improvement of the data for this particular algorithm. Nevertheless due to the complexity of assessing the performances at the global scale, and the uncertainty inevitably introduced along with the synthetic signal, and to avoid a naive use of the mitigated data by the end user, for the time being an operational implementation of mitigation algorithms is not foreseen. Instead, an intermediate solution is proposed which consists of estimating the RFI contamination for a given snapshot, and then creating a map of the regions that are contaminated to less than a certain (or several) threshold(s). Another goal has been to allow the characterization of RFI (location on the ground, power emitted, position in the field of view) within a specified geographic zone in a short time. This approach uses the Fourier components of the observed scene to evaluate the brightness temperature spatial distribution in which the RFIs are represented as "hot spots". This algorithm has proven reliable, robust and precise, so that it can be used for the creation of RFI databases and monitoring of the RFI contamination at the local and global scale. Such databases were in fact created and used to highlight systematic errors of the instrument and seasonal variation of the localization results. The second main research topic has been to investigate the principle of SMOS-NEXT, a prospective mission that aims at assuring the continuity of space-borne soil moisture and ocean salinity measurements in the future with significantly improved spatial resolution of the retrievals. In order to achieve the latter this project intends to implement a groundbreaking interferometric approach called the spatio-temporal aperture synthesis. This technique consists in correlating the signals received at antennas in different places at different times, within the coherence limits imposed by the bandwidth. To prove the feasibility of this technique, a measurement campaign was carried out at the radio-telescope in Nançay, France. Even though the analysis of the experimental data has not allowed concluding on the validity of the measurement principle, a series of difficulties have been highlighted and the thus gained knowledge constitutes a valuable base for the foreseen second measurement campaign