星载微波综合孔径辐射测量是获取土壤湿度和海面盐度等地球物理参数的有效手段。然而,从现有辐射计获取的亮温图像中可以观察到,世界各地存在大量未经授权的射频干扰（RFI）源。由于天线数量有限,测量的傅里叶分量将被截断,RFI源不仅污染了自身所在像素的亮温,还通过吉布斯振荡污染了附近区域其他像素的亮温,严重影响了综合孔径辐射计的亮温重建精度,阻碍了地球物理参数的准确获取。因此,RFI校正具有重要意义。RFI地理定位和抑制是RFI校正中的两大难点。RFI地理定位通常采用基于亮温图像的异常峰值检测方法和基于子空间分解的超分辨率方法。前者的分辨率较低,且定位精度易受旁瓣信号影响。后者的定位精度和分辨率虽然较高,但是在RFI源功率较低时,定位精度将会下降。针对这一问题,本文提出了一种基于多快照差分的RFI源地理定位方法。根据RFI源的功率时变特性和场景在连续快照中基本不变,寻找包含功率变化RFI源的连续快照,将对应的协方差矩阵相减获取差分协方差矩阵以消除场景矩阵。实验结果表明,改进方法显著提高了RFI源的定位成功率和定位精度,尤其是在RFI源功率较低的情况下。RFI抑制通常采用基于CLEAN算法的抑制方法。该方法通过计算RFI源周围区域的场景平均亮温来估计场景原始亮温。然而,在非均匀场景下或场景中同时存在多个近距离RFI源时,场景原始亮温难以准确估计。针对这一问题,本文提出了一种改进方法。根据场景亮温的连续性,通过优化用于计算场景平均亮温的区域的尺寸,提高了场景原始亮温估计的准确性。实验结果表明,改进方法具有更低的原始亮温估计残差,提高了抑制精度。