Descripción
Se desarrolló un algoritmo ágil en MATLAB para detectar y mitigar interferencia de radiofrecuencia (RFI) en radiometría de microondas mediante análisis estadístico de curtosis. El método procesa datos de nivel 1 del radiómetro MP-3000A (banda K: 22-30 GHz, 21 canales, 9 direcciones, bloques de 2 horas), calculando la curtosis muestral de temperatura de brillo y comparándola con perfiles de referencia libres de RFI. La diferencia KR = KC − KE se evalúa contra umbrales derivados de la desviación estándar para identificar y excluir canales contaminados. La reconstrucción de perfiles se realiza mediante ajuste adaptativo de curvas: lineal (un canal adyacente afectado), cuadrático (dos canales) o polinomio de tercer orden (tres canales); con ≥4 canales contaminados contiguos no se interpolan. Los resultados preliminares, validados con datos sintéticos y observaciones reales, demuestran identificación precisa de RFI con tasa mínima de falsos positivos, preservando la estructura física de los datos libres de interferencia. El algoritmo, computacionalmente eficiente, muestra potencial para aplicación en entornos operativos con recursos limitados. Actualmente, se encuentran en curso pruebas de validación cruzada, optimización dinámica de umbrales y aplicación de pruebas de normalidad (Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk) para refinar el modelo. Este trabajo se estructura para su envío a una revista especializada indexada, consolidando una propuesta metodológica robusta para garantizar la integridad de datos en análisis atmosféricos estacionales.
| Institución | Universidad Anáhuac Puebla |
|---|