基于半监督深度学习的射电望远镜射频干扰抑制方法

本发明公开了一种基于半监督深度学习的射电望远镜射频干扰抑制方法，包括从标准化FITS文件中精准提取二维时频数据，对得到的二维时频数据执行多层二维小波变换，分解出低频分量及每层对应的高频分量（包括横向高频、纵向高频、对角高频），通过基于半监督学习的DnCNN去噪方法结合通道注意力机制，分别对分解出的低频分量及各层高频分量进行RFI消除；将经过RFI消除处理后的低频分量和各层高频分量作为输入，经逆小波变换合并分量，重构出RFI信号被有效抑制的无干扰时频二维数据。本发明能有效抑制RFI的同时，显著增强信噪比并保持数据高保真度。