曾 濤 鄧云開* 胡 程 田衛(wèi)明
①(北京理工大學信息與電子學院雷達技術研究所 北京 100081)
②(北京理工大學衛(wèi)星導航電子信息技術教育部重點實驗室 北京 100081)
受到自然因素(降雨、融雪、地震等)和人為因素(采礦、地下水枯竭、植被破壞等)的影響,地質(zhì)災害在世界范圍內(nèi)頻繁發(fā)生,每年均會造成嚴重的經(jīng)濟損失和大量的人員傷亡。2018年,我國共發(fā)生地質(zhì)災害2966起,造成105人死亡、7人失蹤、73人受傷,直接經(jīng)濟損失達到14.7億元(自然資源部)?;聻暮κ堑刭|(zhì)災害中發(fā)生頻率最高和危害最大的一種,如2018年11月份在川藏交界發(fā)生的金沙江滑坡堰塞湖災害,共造成10.2萬人受災,3400余間房屋倒塌,農(nóng)作物受災面積3.5千公頃,沿江部分地區(qū)道路、橋梁、電力等基礎設施損失較為嚴重。
一般而言,在滑坡造成的重大事故中,露天礦邊坡滑坡、山體滑坡、尾礦壩邊坡滑坡和大壩滑坡的發(fā)生最為頻繁,造成的損失也最大。滑坡的誘發(fā)因素很多,在邊坡宏觀失穩(wěn)之前,均會發(fā)生應力的改變,其表面通常會出現(xiàn)形變[1,2]。因此,為了更深入地研究邊坡滑坡的觸發(fā)機理,并實現(xiàn)對滑坡災害的預測預警,國內(nèi)外學者開展了大量邊坡表面形變測量方面的研究。
根據(jù)形變測量過程中,測量儀器是否接觸被測目標區(qū)域,形變測量技術可以分為兩大類:接觸式測量和非接觸式測量。接觸式測量主要包含水準儀測量、全站儀測量、差分GPS測量等。該項技術的最大優(yōu)點是成本低,操作便捷,但是只能對場景中的一些離散點進行測量,難以滿足對邊坡進行全覆蓋形變監(jiān)測的需求,而且接觸式測量需要在目標區(qū)域進行測量點布設,在一些危險目標區(qū)域很難實施[3]。非接觸式測量主要包括激光掃描儀測量、星載SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔徑雷達)干涉測量、地基差分干涉測量等。激光掃描儀測量可以獲取較高的形變測量精度,但光學遙感頻率很高,信號波長短,對邊坡進行長時間、連續(xù)形變監(jiān)測時,易受雨、雪、霧等氣象條件的影響[4]。星載SAR干涉測量技術,可以實現(xiàn)全天時全天候的大范圍監(jiān)測,但現(xiàn)階段其觀測實時性容易受到衛(wèi)星重訪周期的限制,且觀測角度難以靈活選擇,對大梯度邊坡測量時,易受疊掩、陰影等問題的影響[5]。地基差分干涉測量在近些年取得了迅速的發(fā)展。
地基差分干涉測量雷達,由于其工作平臺在地面上,可以在目標區(qū)域幾十米到幾公里外進行觀測,有利于靈活地選擇布設地點和觀測視角,且工作在微波波段,成像時不受天氣條件的影響,具有全天時全天候的優(yōu)點[6]。地基差分干涉雷達的圖像獲取速度很快,一般為幾分鐘,有利于對目標區(qū)域進行連續(xù)實時觀測,已經(jīng)在形變監(jiān)測領域得到了廣泛的應用,如建筑物、露天礦坑、山體邊坡、水壩、冰川等的監(jiān)測[7]。
地基差分干涉測量雷達,目前多工作在X波段或者Ku波段,系統(tǒng)組成部分主要包括收發(fā)天線、供電模塊、數(shù)據(jù)采集和存儲單元、數(shù)據(jù)處理模塊等。按照雷達成像模式的不同,可以分為兩種類型:地基RAR(Real Aperture Radar,實孔徑雷達)和地基SAR。
圖1 典型地基RARFig.1 Typical GB-RAR systems
地基RAR中,代表性的系統(tǒng)有澳大利亞Ground Probe公司的SSR(Slope Stability Radar)系統(tǒng)、瑞士Gamma公司的GPRI(Gamma Portable Radar Instrument)系統(tǒng)和南非REUTECH MINING公司的MSR(Movement and Surveying Radar)系統(tǒng),參見圖1。
SSR系統(tǒng)早期的兩種型號SSR-XT/MT,均采用大孔徑的拋物面天線來發(fā)射波束寬度極窄的鉛筆狀波束,然后通過高精度的伺服系統(tǒng)的控制,實現(xiàn)方位維和俯仰維的大范圍逐點掃描,該系統(tǒng)可以直接將雷達圖像與3維地形相匹配。以SSR-XT為例,其工作在X波段,監(jiān)測范圍為30~3500 m,1 km處分辨率為8.7 m×8.7 m,掃描180°×60°范圍耗時26 min, 85°×20°范圍4 min, 30°×15°范圍2 min[8]。MSR系統(tǒng)同樣基于實孔徑技術,采用大孔徑的拋物面天線,通過方位維和俯仰維的大范圍掃描來獲取3維點云,掃描120°×45°范圍耗時少于4 min,60°×80°范圍少于3 min。MSR系統(tǒng)包括4種型號:MSR60, MSR120, MSR250和MSR400,以型號MSR400為例,其最小測量距離為30 m,最大測量距離為4 km。在1 km處,距離向、方位向和高度向的分辨率分別為0.50 m, 4.40 m和0.44 m[9]。
SSR系統(tǒng)新型的兩種型號SSR-FX/OMNI,均采用線性天線,同樣可以在方位維和俯仰維實現(xiàn)大范圍的掃描。以SSR-OMNI為例,其天線長度為2.74 m,最大監(jiān)測距離可達5600 m,可以實現(xiàn)方位維360°、俯仰維60°的掃描,僅耗時2 min, 1 km處分辨率為4.30 m×0.68 m。GPRI系統(tǒng)是安裝有旋轉(zhuǎn)掃描儀的FM-CW(Frequency-Modulated Continuous-Wave)雷達干涉儀,采用2.06 m長的線性波導天線來發(fā)射波束寬度在方位維為0.4°、高度維為35.0°的扇形波束,掃描速率為每秒0.5°到10.0°[10]。以GPRI-II系統(tǒng)為例,其通過天線在方位維的大范圍掃描來獲取2維雷達圖像,距離向分辨率約為0.75 m,方位向分辨率為6.80 m。該系統(tǒng)的工作頻率范圍為17.1~17.3 GHz,測量范圍為50 m~10 km,并配備1根發(fā)射天線和2根接收天線形成一個垂直基線為25 cm的干涉陣列,從而基于干涉測高原理來獲取觀測區(qū)域的3維地形,并可實現(xiàn)形變量的3維可視化顯示。
圖2 典型直線掃描地基SARFig.2 Typical linear-scanning GB-SAR systems
按照合成孔徑的實現(xiàn)方式,可以將地基SAR劃分為以下3種類型:
(1)直線掃描地基SAR。直線掃描地基SAR是通過收發(fā)天線沿著高精密滑軌的移動來獲取方位維的大合成孔徑,從而實現(xiàn)方位維的高分辨[11]。第1款商用的直線掃描地基SAR是由意大利IDS公司和佛羅倫薩大學聯(lián)合開發(fā)的IBIS(Image By Interferometric Survey)系統(tǒng)[12]。國內(nèi)外很多研究機構和公司,開發(fā)了多款直線掃描體制的地基SAR系統(tǒng),代表性的有意大利IDS公司的IBIS-FM系統(tǒng)、歐盟JRC的LiSA系統(tǒng)[13]、荷蘭MetaSensing公司的FastGBSAR-S系統(tǒng)[14]、西班牙UPC大學的RiskSAR系統(tǒng)[15]、中國安全生產(chǎn)科學研究院(安科院)的S-SAR系統(tǒng)[16]、北京理工雷科電子信息技術有限公司(理工雷科)的邊坡形變監(jiān)測系統(tǒng)[17]、內(nèi)蒙古自治區(qū)方向圖公司的微變監(jiān)測雷達LSA系統(tǒng)等(參見圖2)。此外,北方工業(yè)大學、日本Tohoku大學、英國Sheffield大學等也開展了各自地基SAR系統(tǒng)的研究。各款直線掃描地基SAR的工作原理相似,但在一些工作參數(shù)上有所不同,如距離向分辨率、方位向分辨率、測量范圍、掃描時間等,如表1所示。
表1 直線掃描地基SAR參數(shù)表Tab.1 Parameters of linear-scanning GB-SAR
圖3 典型弧線掃描地基SARFig.3 Typical arc-scanning GB-SAR systems
以IBIS-FM系統(tǒng)為例,其工作在Ku波段,最遠探測距離為4.5 km, 1 km處的空間分辨率為0.5 m×4.4 m,快速掃描時間約為3 min,可以獲取亞毫米量級的形變測量精度。在SAR圖像合成及處理階段,其將線性調(diào)頻連續(xù)波技術、合成孔徑雷達技術、干涉測量技術和永久散射體技術相結合,可以應用于對礦山邊坡、水電站大壩、冰川等的實時形變監(jiān)測。
(2)弧線掃描地基SAR。弧線掃描地基SAR通過收發(fā)天線在水平面內(nèi)的圓周運動來進行圓弧掃描,從而獲取大的合成孔徑。由于弧掃描地基SAR采用特殊的運動形式來實現(xiàn)圓弧式合成孔徑,在成像算法上,與直線掃描地基SAR有所不同[18,19]。代表性的系統(tǒng)如韓國國立江原大學開發(fā)的ArcSAR(Arc-scanning SAR)[20]、意大利IDS公司的IBIS-ArcSAR系統(tǒng)[21]、中國科學院電子學研究所的Arc FMCW-SAR系統(tǒng)[22]和內(nèi)蒙古方向圖公司的微變監(jiān)測旋轉(zhuǎn)雷達RSA系統(tǒng)等(參見圖3)。
韓國ArcSAR系統(tǒng),其有2種成像模式:聚束模式和掃描模式。在聚束模式下,可以獲取比常規(guī)線掃描地基SAR更高的方位向分辨率,在掃描模式下,可以實現(xiàn)近360°的大范圍掃描。意大利IBISArcSAR系統(tǒng),采用4只基于MIMO技術的天線,可以實現(xiàn)自動地理編碼,實時獲取場景數(shù)字地形模型,掃描360°范圍時只需要40 s,最大測量距離可達5 km,單臺系統(tǒng)便可實現(xiàn)對大型礦坑的完全覆蓋。
(3)MIMO地基SAR。直線掃描和弧線掃描兩種工作體制,均需要伺服系統(tǒng)控制收發(fā)天線進行特定的機械掃描,圖像獲取的速度會受限,一般為幾分鐘至十幾分鐘。為減少圖像的獲取時間,提高地基雷達在快速形變監(jiān)測領域的應用,國內(nèi)外一些機構開展了MIMO(Multiple-Input Multiple-Output,多輸入多輸出)體制地基SAR的研究。地基MIMO雷達采用多輸入多輸出技術,通過多個發(fā)射天線和接收天線的特殊排列來等效成一個大的合成孔徑。由于穩(wěn)定的正交波形設計這個難題暫未得到有效解決,地基MIMO雷達工作時,各個發(fā)射天線分時發(fā)射,各個接收天線則同時接收,一次完整的掃描時間為幾毫秒到幾秒。代表性的地基MIMO雷達,如歐盟JRC機構的MELISSA系統(tǒng)[23]、北京理工大學(北理工)研發(fā)的MIMO-SAR系統(tǒng)[24]等(參見圖4)。
以北理工MIMO-SAR系統(tǒng)為例,其采用16個發(fā)射天線構成兩個密集子陣列和16個接收天線構成一個稀疏子陣列,可以等效成一個擁有256個采樣點的合成孔徑。該系統(tǒng)工作在Ku波段,波長為λ=1.86cm ,每個密集子陣列中相鄰發(fā)射天線的距離間隔為 λ/2=0.93cm,稀疏子陣列中相鄰接收天線的距離間隔為 8 λ=7.44cm。系統(tǒng)的等效合成孔徑為1.138 m,角分辨率為0.466°,測量距離范圍為30 m~3 km。
圖4 典型MIMO地基SARFig.4 Typical MIMO GB-SAR systems
圖5 部分地基RARFig.5 Some GB-RAR systems
上述地基RAR系統(tǒng)和SAR系統(tǒng)主要應用于對較大范圍測量(雷達測量面積在1 km2左右)的場景,如礦區(qū)邊坡、山體、水壩等的形變監(jiān)測。各系統(tǒng)均可以實現(xiàn)方位向和距離向的高分辨(分米或者米量級),并基于差分干涉測量技術實現(xiàn)高精度的形變測量。一些地基RAR系統(tǒng),如荷蘭MetaSensing公司的FastGBSAR-R系統(tǒng)、意大利IDS公司的IBIS-FS系統(tǒng)等(參見圖5),均采用將收發(fā)天線固定在三腳架上的結構,工作時不進行方位維和俯仰維的掃描,通過對單一目標體進行可達上百赫茲的高頻率觀測,可以實現(xiàn)對橋梁、高塔、大樓等的振動測量,測振精度可達0.01 mm。一些地基SAR系統(tǒng),如圖4所示的兩款MIMO地基SAR,由于圖像獲取速度快,耗時在毫秒量級,也可以選擇出一些像素點來進行振動分析。在可控實驗條件下,MELISSA系統(tǒng)的圖像獲取速度優(yōu)于4 ms,基于振動角反的測量結果表明,其測振精度優(yōu)于10 μm[25]。
對于不同工作體制的地基差分干涉雷達,其處理技術上會有一定的差別。本節(jié)以應用于對較大范圍場景進行形變監(jiān)測的地基SAR系統(tǒng)為例,介紹地基差分干涉雷達的技術現(xiàn)狀。雖然3種類型的地基SAR:直線掃描、弧線掃描和MIMO,在SAR技術,即高分辨成像處理上有著較大的差別,但差分干涉處理流程相似[26,27]。
在地基SAR差分干涉處理技術上,國內(nèi)外很多學者提出了不同的形變處理算法,雖然處理流程上會有一些差別,但主要的處理技術相同,包括差分干涉、PS點選擇、相位解纏、大氣相位補償、形變量解算和地理編碼等5個步驟[28]。如果有N幅地基SAR圖像,可以先進行PS點選擇,然后將第1幅作為主圖像,其他N-1幅作為輔圖像,經(jīng)過差分干涉處理,獲取N-1幅差分干涉圖?;谶x擇出的PS點,對這N-1幅差分干涉圖進行相位解纏和大氣相位補償處理,即可以實現(xiàn)形變量的解算,處理流程如圖6所示。如果地基SAR應用于實時形變處理,考慮到地基SAR的圖像獲取速度較快,一般是每隔幾分鐘即可獲取1幅SAR圖像,1天時間即可以獲取上百幅SAR圖像,為保證形變測量的實時性,需要采用不同的差分干涉處理流程[29]。
圖6 地基SAR差分干涉處理流程Fig.6 Differential interferometric scheme of GB-SAR
地基SAR可以實現(xiàn)2維高分辨成像,在距離維上,通常采用調(diào)頻連續(xù)波技術或者步進頻技術,在方位維上,則采用合成孔徑技術。圖像中每一個像素點均是復數(shù),其幅度通常用來解譯成像場景及研究散射特性,相位則可以用來獲取目標區(qū)域的高程或者形變信息。地基SAR進行形變測量時,雷達位置固定不動,不同圖像之間的空間基線為零,對兩幅圖像進行對應像素的復共軛相乘,即可以實現(xiàn)差分干涉處理。圖7所示為地基SAR差分干涉測量原理示意圖。理想情況下,差分干涉相位 Δ φ與視線方向的形變量ΔR線性相關,關系可以表示為
其中,λ表示信號波長。
圖7 差分干涉原理示意圖Fig.7 Schematic diagram of differential interferometry
實際中,受到各種誤差源的影響,差分干涉相位Δ φ中還包含其他分量,可以建模為
其中,φdefo為形變相位分量;φatm為兩幅圖像獲取期間由氣象條件改變所導致的大氣相位分量;φgeom為重軌誤差所導致的幾何相位分量,一般可以忽略不計; φnoi為像素點散射特性改變及系統(tǒng)熱噪聲等帶來的誤差相位分量,在差分干涉處理后,可以經(jīng)過干涉相位濾波處理來進行濾除。由于相位周期性的影響,差分干涉相位 Δ φ是纏繞的,處在區(qū)間 [ -,)內(nèi),k表示相位模糊度,且是一個整數(shù)。
在利用像素點的相位信息進行形變測量時,差分干涉相位的質(zhì)量直接影響到形變測量的精度。但受到大氣擾動和熱噪聲等非理想因素的影響,對低相位質(zhì)量的像素點,一方面難以進行正確的相位解纏,另一方面對其進行形變分析時會出現(xiàn)較大的測量誤差。因此,地基SAR差分干涉處理時,通常需要選擇出一些高質(zhì)量的像素點,即為PS(Permanent Scatterer,永久散射體),來進行形變分析。
在地基SAR領域,廣泛采用幅度離差法來進行PS點的選擇。該方法利用對一個像素點的幅度穩(wěn)定性的估計來代替對其相位穩(wěn)定性的估計,一般而言,至少需要20幅SAR圖像[30]。一個像素點的幅度離差值(ADI, Amplitude Dispersion Index)DA定義為
其中,σA和mA分別表示該像素點的時序幅值序列的標準差和均值。對DA設置一定的閾值DT,選擇準則為DA≤DT,即可實現(xiàn)PS點的選擇。DT的取值范圍一般為0.10~0.25。圖8所示分別為一植被覆蓋山體邊坡的照片和基于30幅圖像計算出的ADI圖,可以看出,無植被覆蓋區(qū)域的ADI一般在0.2以下,有植被覆蓋區(qū)域的ADI則在0.5以上,說明了PS點一般處在裸露的巖石區(qū)域,植被區(qū)域像素點的幅度穩(wěn)定性很低[31]。
由于地基SAR獲取圖像時的空間基線為0,時間基線為幾分鐘到十幾分鐘,一般情況下,基于幅度離差法選擇出的PS點,其密度和質(zhì)量均可以滿足高精度形變測量的需求。為進一步提高PS點的質(zhì)量,可以在幅度離差法的基礎上,基于信雜比、時序相關系數(shù)等進行二次選擇[32]。在地基SAR應用于對緩慢形變區(qū)域進行非連續(xù)監(jiān)測(時間基線達幾十天),或?qū)τ兄脖桓采w區(qū)域進行常規(guī)連續(xù)觀測時,如果采用幅度離差法來選擇PS點,其密度或質(zhì)量可能無法滿足形變監(jiān)測需求,可以采用在星載SAR領域常用的其他方法,如StaMPS方法、SqueeSAR方法和PSP方法等[33,34]。
由于干涉相位圖是纏繞的,為實現(xiàn)正確的形變測量,需要對其進行相位解纏,即從式(2)中解出相位模糊度k。常規(guī)干涉SAR的相位解纏是在相鄰像素點之間進行的,包括路徑跟蹤法和最小范數(shù)法等,但PS點是離散、非均勻地分布在地基SAR差分干涉圖上的,常規(guī)解纏方法不再適用。為實現(xiàn)對PS點的相位解纏,常用非均勻網(wǎng)格下的最小費用流算法或者最小二乘方法等[35]。以最小費用流算法為例,首先根據(jù)PS點的分布,采用Delaunay三角網(wǎng)生成算法構建不規(guī)則三角網(wǎng),然后計算每一個三角形的殘差值,采用最小費用流算法計算相位模糊度,最后在三角網(wǎng)中對纏繞相位積分,實現(xiàn)相位解纏。
為提高相位解纏的準確度,可以在干涉圖中選擇出一些高質(zhì)量參考點或者人工布設若干個控制點來輔助解纏,也可以對最小費用流算法做出適當?shù)母倪M[36]。Noferini等學者[37]在采用地基SAR系統(tǒng)進行長時間基線的非連續(xù)形變監(jiān)測時,針對最小費用流解纏算法會出現(xiàn)較大誤差的問題,提出了考慮PS點形變速率的改進方案,極大地提高了相位解纏準確度,對比結果如圖9所示。
在采用地基SAR進行實時形變監(jiān)測時,為保證相位解纏的準確度,一般還會考慮時間維的1維解纏,這樣相位解纏轉(zhuǎn)化為兼顧方位維、距離維和時間維的3維解纏問題[38]。在1維時間維上,可以采用卡爾曼濾波或者歐拉方法來進行解纏。
圖8 典型PS點選擇結果Fig.8 Typical PS selection results
大氣會影響到電磁波的傳輸速率及路徑,因此不同時刻大氣條件(溫度、濕度、大氣壓)的改變會造成不同的傳輸延遲,從而干涉相位中存在大氣相位分量。大氣相位可以建模為
其中, ΔN表示折射率的變化,其隨時間t和空間r變化,L表示信號的傳輸路徑。
在進行大氣相位補償時,一般假設大氣在空間上是均勻的、在時間上是隨機的,則大氣相位φatm呈現(xiàn)出隨斜距而線性變化的趨勢。對于Ku波段的地基SAR,在20°C, 1 km的距離上,僅1%的濕度變化就可以帶來約2 mm的測量誤差。最基本的補償方法包括氣象數(shù)據(jù)法、控制點校正法和基于PS技術的參數(shù)模型法[39]。方法1通過在目標區(qū)域布設氣象站,獲取氣象參數(shù),包括溫度、濕度和大氣壓,之后根據(jù)大氣折射經(jīng)驗模型對大氣相位進行定量的分析。方法2則是在目標區(qū)域內(nèi)人工布設或者選擇若干個強散射體目標,然后對這些控制點的干涉相位進行分析,通過插值來消除其他像素點的大氣相位。在缺少氣象參數(shù)或者外部控制點時,可以采用方法3,建立合理的大氣相位模型,然后基于PS點的解纏相位迭代估計模型參數(shù),進一步實現(xiàn)大氣相位的補償[40]。圖10所示為Huang等學者[41]采用方法2,對一干涉相位圖進行大氣相位補償前后的結果,補償后圖像中大部分像素點的相位在0 rad左右,有效地減少了大氣相位對形變測量的影響。
在雷達的觀測范圍過大,或者存在較大的高程差異時,大氣在空間上不再是均勻變化時,大氣相位隨斜距而線性變化的模型會存在較大的誤差。Iglesias等人[42]采用地基SAR系統(tǒng)對一高山進行了長期觀測,雷達觀測區(qū)域的高程差達400 m,并沿山體道路布設了多處氣象站,分析得出氣象條件會隨著斜距和高程而發(fā)生變化。文章提出了兼顧斜距和高程的多參數(shù)模型,如式(5)所示,β1和β2為待估計參數(shù),hn和rn分別表示第n個PS點的高程和斜距,然后建立線性方程組,迭代估計出β1和 β2。
圖9 相位解纏結果Fig.9 Phase unwrapping results
圖10 干涉相位圖Fig.10 Phase interferogram
經(jīng)過上述處理,可以獲取到形變相位 φdefo,基于式(1)即可以實現(xiàn)形變量的解算。值得注意的是,雷達測量的是1維視線方向的形變量,即為目標區(qū)域的真實形變量在雷達視線方向的投影分量,需要將形變量在3維地形上進行準確的定位及顯示,即地理編碼問題。對于地基RAR系統(tǒng),除基于差分干涉進行形變測量外,一般也同時具備3維地形測量能力,可以很方便地進行地理編碼。對于地基SAR系統(tǒng),成像時是將3維地形在雷達的2維成像平面內(nèi)進行投影,其地理編碼問題,可以視為一個由雷達2維成像坐標系向空間3維直角坐標系轉(zhuǎn)換的問題。考慮到地基SAR系統(tǒng)一般不具備3維地形測量能力,為實現(xiàn)地理編碼,可以使用激光掃描儀來輔助測量[43]。經(jīng)過地理編碼,有利于確定發(fā)生形變的區(qū)域,從而進一步開展形變量和形變速率分析,實現(xiàn)滑坡災害的預測預警等[44]。
地基SAR已經(jīng)在形變監(jiān)測領域得到了廣泛的應用,國內(nèi)外學者已經(jīng)發(fā)表了很多篇文章來闡述地基SAR的應用案例。本文以北京理工大學雷達技術研究所開展的3次監(jiān)測實驗,即馬蘭莊露天開采邊坡監(jiān)測、貴州納雍滑坡后續(xù)監(jiān)測和橋梁振動測量實驗為例,展示地基差分干涉雷達的典型應用。
圖11 實驗信息Fig.11 Experimental information
表2 MIMO雷達參數(shù)表Tab.2 Parameters of the MIMO radar system
馬蘭莊露天開采邊坡(E118°36′, N40°06′)位于河北省遷安市馬蘭莊鎮(zhèn),該露天礦坑呈橢球形,整個礦坑長半軸約1100 m,短半軸約900 m。礦坑邊坡為典型巖質(zhì)邊坡,無植被覆蓋,最大開采深度大于200 m,邊坡傾角為38°~47°[45]。圖11(a)所示為場景照片,黃色矩形代表雷達的布放位置,雷達成像時的角度范圍設置為60°,紅色橢圓A和B所示為形變區(qū)域。圖11(b)所示為MIMO雷達現(xiàn)場布放照片,系統(tǒng)布放在一活動板房內(nèi),避免雨、雪等天氣的影響。
為評估該邊坡的穩(wěn)定性,采用北理工研發(fā)的MIMO體制地基SAR,對該邊坡進行形變監(jiān)測,系統(tǒng)參數(shù)如表2所示。監(jiān)測時間段為2017年7月19日14時至2017年7月29日9時,累計獲取了2010幅MIMO雷達圖像。在形變監(jiān)測階段,每一幅圖像的數(shù)據(jù)獲取時間加形變處理時間約為7 min。
圖12(a)所示為極坐標系下的成像結果,邊坡區(qū)域內(nèi)像素點的幅度值分布在-30~0 dB范圍內(nèi)[46]。圖12(b)所示為基于圖像1和圖像2獲取的差分干涉相位圖,邊坡區(qū)域內(nèi)像素點的干涉相位在0 rad左右,邊坡區(qū)域外像素點的干涉相位則隨機變化[47]。
圖13(a)所示為基于這2010幅MIMO雷達圖像獲取的累積形變量結果,在這11天的監(jiān)測周期內(nèi),有兩部分區(qū)域A和B呈現(xiàn)出明顯的負形變量,負號代表向著靠近雷達的方向形變。圖13(b)所示為將形變信息反投到3維立體圖上的結果,結合礦坑照片,可以確定形變區(qū)域處于圖11(a)中的區(qū)域A和區(qū)域B。
為了更好地說明區(qū)域A和區(qū)域B的形變情況,結合形變量曲線和形變速率曲線來進行進一步的分析。形變量測量曲線如圖14(a)所示,區(qū)域A和區(qū)域B的最大形變量分別達到了-15.45 mm和-30.13 mm,且均隨時間連續(xù)變化。對形變量測量曲線進行時域差分及濾波處理,即可以得到形變速率測量曲線,如圖14(b)所示。區(qū)域A和區(qū)域B的最大形變速率分別達到了-0.519 mm/h和-2.232 mm/h,且均出現(xiàn)在2017年7月21日上午6時左右。原因可能是在該時間點,施工人員對該礦坑開展了爆破工作,導致這兩個區(qū)域出現(xiàn)了明顯的形變加速。
圖12 MIMO雷達圖像與干涉相位圖Fig.12 MIMO radar image and phase interferogram
圖13 形變測量結果Fig.13 Deformation measurement results
圖14 形變分析結果Fig.14 Deformation analysis results
2017年8月28日上午10點40分,貴州省畢節(jié)市納雍縣張家灣鎮(zhèn)發(fā)生一起較大規(guī)模的山體垮塌,且后續(xù)發(fā)生了若干次小規(guī)?;?。為了對滑坡后的山體邊坡開展形變監(jiān)測,采用理工雷科公司開發(fā)的邊坡形變監(jiān)測雷達(直線掃描地基SAR,見圖2(e)),于2017年8月31日21時至2017年9月8日16時,對垮塌殘余體進行了不間斷實時監(jiān)測。現(xiàn)場監(jiān)測照片如圖15所示[48]。
圖16所示分別為從2017年8月31日21時開始形變監(jiān)測,到2017年9月2日16時、2017年9月4日16時、2017年9月6日16時和2017年9月8日16時的積累形變測量結果??梢钥闯?,隨著監(jiān)測時間的增加,部分區(qū)域的形變量明顯增大。
將2017年9月8日累積形變測量結果投影到3維地形圖上,如圖17(a)所示,可以看出該山體邊坡上有兩塊區(qū)域(區(qū)域A和區(qū)域B)的形變量較大,結合形變量曲線和形變速率曲線來分析區(qū)域A和區(qū)域B的形變情況??梢钥闯觯瑓^(qū)域A和區(qū)域B的形變變化趨勢很接近,均在2017年9月2日5時左右和2017年9月5日9時左右出現(xiàn)明顯的變形加速。結合現(xiàn)場的天氣條件來看,很可能是由于降雨導致的變形加速。2017年9月5日上午,區(qū)域B的形變速率達到了最大值,約-8.2 mm/h,隨后區(qū)域B發(fā)生了崩塌。這也說明了基于地基差分干涉雷達來進行滑坡災害預報預警的可行性。
圖15 納雍滑坡災后現(xiàn)場監(jiān)測照片F(xiàn)ig.15 On-site monitoring photo after the Nayong landslide
圖16 累積形變測量結果Fig.16 Cumulative deformation measurements
基于微波干涉原理,地基雷達可以對橋梁、高樓、高塔等結構體的振動進行測量,其具有快速、高精度、非接觸等優(yōu)點[49]。但振動測量技術,與較大范圍場景的形變測量技術相比,有著較大差別。一般來說,振動測量是對單一像素點的時序變化序列進行分析,形變測量則側(cè)重于對整幅雷達圖像進行分析。振動測量的基本處理流程,主要包括回波信號處理、強散射點提取、雜波抑制、振動點檢測、振動參數(shù)估計等步驟[50]。
圖17 形變分析結果Fig.17 Deformation analysis results
現(xiàn)階段國內(nèi)外應用于振動測量領域的雷達系統(tǒng)主要是采用RAR體制,地基RAR系統(tǒng)僅具有1維距離向分辨率,對干擾信號的抑制能力弱,且不利于對振動區(qū)域進行準確定位。地基MIMO雷達的圖像獲取速度較快,具有2維高分辨能力,有利于對振動區(qū)域進行準確地識別,且從雷達體制上提高了干擾信號的抑制能力,展現(xiàn)了其在振動測量領域進行應用的潛力。本文采用北理工自主研發(fā)的MIMO雷達,開展了目標對象分別為角反和橋梁的兩次測振實驗,初步探討了其應用于振動測量的可行性。
MIMO雷達系統(tǒng)的參數(shù)如表2所示,其發(fā)射信號為調(diào)頻連續(xù)波,則發(fā)射信號時寬等價于PRT(Pulse Repetition Time, 脈沖重復周期)。MIMO雷達工作時,16個發(fā)射天線依次分時發(fā)射,16個接收天線分為4組,每4個接收天線為1組,各組依次分時接收,則MIMO雷達的一次完整采樣周期對應64個PRT,即一次振動采樣周期為64個PRT。2次實驗中,均將PRT設置為0.25 ms,則振動采樣周期為16 ms,系統(tǒng)可測量的最大振動頻率為31.25 Hz。
首先利用可裝置角反的振動校準儀來開展驗證實驗。實驗中,調(diào)整角反的振動方向,使其沿雷達視線方向,連續(xù)采集100個振動采樣周期作為1組數(shù)據(jù),則每組數(shù)據(jù)的采集時長為1.6 s。通過調(diào)整校準儀的振動幅度和振動頻率(見表3),采集了7組實驗數(shù)據(jù)。圖18所示分別為實驗場景和校準儀照片,角反的棱長為8 cm,校準儀與雷達之間的距離約為9 m[51]。
圖19(a)所示為MIMO雷達成像結果。在進行振動測量時,基于每組數(shù)據(jù)的100幅MIMO圖像,首先選擇出一些強散射點,圖中幅值最強點對應角反,然后提取每一個強散射點的相位序列,進行雜波抑制和振動參數(shù)提取。圖19(b)所示基于第1組數(shù)據(jù),獲取的部分強散射點的振動頻率測量結果。
這7組數(shù)據(jù)的振動測量結果如表3所示。分析結果表明,MIMO雷達的振動頻率測量精度很高,角反的振動頻率在10~20 Hz范圍內(nèi)時,測量誤差在5% 以內(nèi)。
之后采用MIMO雷達對一橋梁進行了振動測量,實驗地點選擇在北理工校園西北側(cè)的蘇州橋,實驗時間為2018年7月20日。圖20所示分別為實驗場景照片和成像結果。
實驗時連續(xù)獲取了100幅雷達圖像,并選擇橋墩進行振動分析。圖21(a)所示為橋墩處像素點的時序相位變化序列,在這100幅圖像中呈現(xiàn)出明顯的正弦變化形式。對該相位序列進行相位濾波和傅里葉變換,振動頻率提取結果如圖21(b)所示,圖中峰值點的頻率約為0.63 Hz。本次實驗初步驗證了MIMO雷達對橋梁振動的測量能力,還需要結合其他設備來驗證結果的可靠性,有待對數(shù)據(jù)進行進一步處理。
表3 振動測量結果Tab.3 Vibrating measurement results
圖18 實驗信息Fig.18 Experimental information
圖19 振動分析結果Fig.19 Vibration analysis results
本文綜述了地基差分干涉雷達的發(fā)展現(xiàn)狀及應用實例。首先介紹了地基差分干涉雷達的典型系統(tǒng),按照成像模式的不同,將其劃分為地基RAR和地基SAR兩種類型,然后按照合成孔徑的實現(xiàn)方式,將地基SAR劃分為3種類型:直線掃描、弧線掃描和MIMO。之后以地基SAR為例,詳細介紹了差分干涉形變測量技術,包括差分干涉、PS點選擇、相位解纏、大氣相位補償、形變量解算和地理編碼等5個關鍵技術。最后以3次地基差分干涉雷達監(jiān)測實驗為例,展現(xiàn)了其在露天邊坡監(jiān)測、山體滑坡監(jiān)測和橋梁振動測量方面的應用。
圖20 實驗信息Fig.20 Experimental information
圖21 實驗分析結果Fig.21 Experimental analysis results