在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，亞毫米級(jí)的形變測(cè)量精度是早期預(yù)警邊坡失穩(wěn)的關(guān)鍵。輕型邊坡穩(wěn)定監(jiān)測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)通過(guò)三大核心技術(shù)的協(xié)同作用，突破測(cè)量精度極限，為邊坡安全提供可靠數(shù)據(jù)支撐。其高精度的實(shí)現(xiàn)并非單一技術(shù)的成果，而是高精度雷達(dá)體制、先進(jìn)信號(hào)處理算法、多次測(cè)量與數(shù)據(jù)融合多維度技術(shù)深度整合的結(jié)晶。
一、高精度雷達(dá)體制：構(gòu)建精密測(cè)量的底層架構(gòu)
系統(tǒng)采用的調(diào)頻連續(xù)波（FMCW）雷達(dá)體制，通過(guò)獨(dú)-特的頻率調(diào)制特性，為高精度測(cè)量奠定基礎(chǔ)。FMCW 雷達(dá)發(fā)射的電磁波頻率隨時(shí)間呈線(xiàn)性變化，當(dāng)發(fā)射的電磁波遇到邊坡表面反射回雷達(dá)時(shí)，發(fā)射波與回波之間會(huì)產(chǎn)生頻率差。這一頻率差與目標(biāo)距離存在嚴(yán)格的數(shù)學(xué)關(guān)系，依據(jù)公式（其中為目標(biāo)距離，為光速，為發(fā)射波與回波的頻率差，為頻率調(diào)制斜率），可精確計(jì)算目標(biāo)到雷達(dá)的距離。 在實(shí)際工作中，該雷達(dá)體制的頻率調(diào)制帶寬可達(dá)數(shù)百兆赫茲。例如，當(dāng)頻率調(diào)制帶寬為 500MHz 時(shí)，理論上能夠分辨的最小距離變化僅為 0.3mm ，這意味著即使邊坡表面發(fā)生極其微小的位移，雷達(dá)也能敏銳捕捉到頻率差異，從而將距離變化轉(zhuǎn)化為可測(cè)量的信號(hào)。此外，雷達(dá)內(nèi)部的頻率源采用高穩(wěn)定性的晶體振蕩器，配合精密的頻率合成技術(shù)，確保頻率調(diào)制的線(xiàn)性度和穩(wěn)定性，減少因頻率波動(dòng)產(chǎn)生的測(cè)量誤差，使雷達(dá)能夠持續(xù)輸出精準(zhǔn)的距離測(cè)量數(shù)據(jù)。
二、先進(jìn)信號(hào)處理算法：凈化數(shù)據(jù)的 “智能中樞"
雷達(dá)回波信號(hào)在傳輸過(guò)程中，會(huì)不可避免地受到環(huán)境噪聲、雜波以及多路徑效應(yīng)等干擾，這些干擾若不處理，將嚴(yán)重影響形變測(cè)量精度。系統(tǒng)內(nèi)置的先進(jìn)信號(hào)處理算法，如同 “智能中樞"，對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行深度處理和優(yōu)化。
相位解纏算法是獲取真實(shí)形變信息的關(guān)鍵一環(huán)。在雷達(dá)干涉測(cè)量中，由于相位值存在 2π 模糊，即相位值在 -π 到 π 之間循環(huán)，而實(shí)際的相位變化可能遠(yuǎn)超這一范圍，導(dǎo)致相位信息失真。相位解纏算法通過(guò)分析相鄰像素間的相位關(guān)系，利用數(shù)學(xué)模型和算法（如枝切法、最小二乘法等）解開(kāi)纏繞的相位。以枝切法為例，它通過(guò)在相位圖中尋找不連續(xù)的相位跳變點(diǎn)，構(gòu)建枝切線(xiàn)，將相位纏繞區(qū)域分割開(kāi)，再通過(guò)積分計(jì)算還原真實(shí)的相位值。即使在植被茂密、地形復(fù)雜導(dǎo)致相位噪聲較大的邊坡區(qū)域，相位解纏算法也能有效提取出邊坡的微小形變相位特征，還原邊坡真實(shí)的位移信息。
濾波算法則用于去除回波信號(hào)中的隨機(jī)噪聲和雜波干擾。系統(tǒng)采用自適應(yīng)濾波算法，該算法能夠?qū)崟r(shí)分析信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性，根據(jù)環(huán)境變化自動(dòng)調(diào)整濾波參數(shù)。例如，在強(qiáng)風(fēng)天氣下，當(dāng)環(huán)境噪聲增大時(shí)，自適應(yīng)濾波算法會(huì)增強(qiáng)對(duì)高頻噪聲的抑制能力，同時(shí)保留有效信號(hào)。此外，結(jié)合小波變換等多尺度分析方法，對(duì)信號(hào)進(jìn)行多頻段分解和重構(gòu)，將信號(hào)中的噪聲和有用信息在不同尺度上進(jìn)行分離，進(jìn)一步提升信號(hào)質(zhì)量，確保提取的形變信息真實(shí)可靠。
三、多次測(cè)量與數(shù)據(jù)融合：校準(zhǔn)誤差的 “終-極保障"
為進(jìn)一步提升測(cè)量精度和可靠性，系統(tǒng)引入多次測(cè)量與數(shù)據(jù)融合技術(shù)，構(gòu)建起誤差校準(zhǔn)的 “終-極保障" 體系。通過(guò)對(duì)同一監(jiān)測(cè)區(qū)域進(jìn)行多次重復(fù)測(cè)量，系統(tǒng)獲取多組數(shù)據(jù)樣本，隨后利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和處理。
在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析階段，系統(tǒng)計(jì)算每次測(cè)量數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量，通過(guò)設(shè)定合理的閾值，自動(dòng)識(shí)別并剔除異常值。例如，當(dāng)某一次測(cè)量結(jié)果與其他測(cè)量值偏差超過(guò) 3 倍標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，系統(tǒng)判定該數(shù)據(jù)為異常值并予以剔除，避免異常數(shù)據(jù)對(duì)最終測(cè)量結(jié)果產(chǎn)生干擾。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析處理后，系統(tǒng)將多組數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過(guò)加權(quán)平均等方法，綜合各次測(cè)量的優(yōu)勢(shì)，降低單次測(cè)量的隨機(jī)誤差。
同時(shí)，系統(tǒng)將多次測(cè)量獲得的形變數(shù)據(jù)與高精度的三維地形圖進(jìn)行配準(zhǔn)。三維地形圖包含了邊坡精確的地形坐標(biāo)信息，系統(tǒng)通過(guò)地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將雷達(dá)測(cè)量的形變數(shù)據(jù)映射到三維地形模型上。當(dāng)發(fā)現(xiàn)雷達(dá)測(cè)量的邊坡位移數(shù)據(jù)與三維地形圖中地形特征存在偏差時(shí)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)地形數(shù)據(jù)調(diào)整測(cè)量結(jié)果，校準(zhǔn)因雷達(dá)安裝角度、地形遮擋等因素導(dǎo)致的誤差。例如，在山區(qū)邊坡監(jiān)測(cè)中，若雷達(dá)因地形遮擋導(dǎo)致部分區(qū)域測(cè)量數(shù)據(jù)存在偏差，通過(guò)與三維地形圖配準(zhǔn)，系統(tǒng)能夠利用地形信息對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行修正，最終將測(cè)量精度穩(wěn)定控制在優(yōu)于 0.1mm 的水平 。
輕型邊坡穩(wěn)定監(jiān)測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)通過(guò)高精度雷達(dá)體制、先進(jìn)信號(hào)處理算法、多次測(cè)量與數(shù)據(jù)融合三大核心技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，從信號(hào)產(chǎn)生、傳輸?shù)教幚淼娜鞒踢M(jìn)行優(yōu)化和校準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了亞毫米級(jí)的形變測(cè)量精度。這一技術(shù)突破不僅為邊坡穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)提供了更可靠的數(shù)據(jù)支持，也為地質(zhì)災(zāi)害的早期預(yù)警和防治工作帶來(lái)了新的技術(shù)變革。
