CN104991249A - 一种山体滑坡的mimo雷达监测系统及监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明为一种山体滑坡的MIMO雷达监测系统及监测方法，本系统的发射接收天线为MIMO雷达天线阵列，发射、接收分时选择器与各发射、接收天线阵元连接。系统同步控制单元经天线分时控制单元接入发射、接收分时选择器。本监测方法通过分时MIMO天线阵列发射和接收步进频连续波信号。回波数据经逆傅里叶变换法距离向压缩、对雷达回波数据相位不连续的校正、求时延补偿因子、波束形成法方位向聚焦得高分辨率复影像。连续监测获得多幅复影像，组成复影像对。复影像对配准后求得差分干涉相位，提取形变值和预警。本发明无接触式远程监测，监测范围广，方位向分辨率高，实时性更强，且精度较高，数据采集快，系统设备轻便，布阵可调。

Description

一种山体滑坡的MIMO雷达监测系统及监测方法

技术领域

本发明涉及监测山体滑坡的雷达技术，具体为基于步进频连续波技术(SFCW)的一种山体滑坡的MIMO(为多输入多输出的英文缩写，英文原文为Multi-input Multi-output)雷达监测系统及监测方法。

背景技术

滑坡是主要的地质灾害之一，关于山体滑坡的事故常有报道。统计资料显示，我国每年因滑坡、崩塌和泥石流等地质灾害死亡人数，占各类自然灾害死亡人数的四分之一。滑坡对人民群众的生命和财产安全构成极大威胁，因此对滑坡的实时监测和预警研究的要求日益紧迫。

要避免山体滑坡造成伤害，有效方法之一就是对可能滑坡的山体进行实时监测、并及时预警。已有多种山体滑坡监测的方案，例如光学仪器监测，GPS技术和无线传感网络技术监测等。但这些方法所用的仪器均需要设置于滑坡监测区域，监测区域仪器的安装费时费力成本不低，且某些监测区域极难根据需要的布局完成仪器安装，也就无法实现滑坡的监测。一旦滑坡发生，监测区域的仪器大多会被损坏，不仅无法保留滑坡时的相关数据，也造成了经济损失。

雷达监测具有可全天候工作、受监测环境影响小、监测精度高和无接触式监测等优点，因此近年来雷达山体滑坡监测被视为更有效的监测手段。典型的山体滑坡监测雷达有欧洲委员会联合研究中心研制的LISA(LinearSAR)和意大利IDS公司生产的山体滑坡雷达—微变形监测系统(Image byInterferometric Survey，IBIS)。这些雷达系统监测能力较高，实际运用价值较好。但所用的均属合成孔径雷达，即通过雷达天线的匀速直线运动合成较大的孔径，以获取较高的方位向分辨率，导致雷达装置体积较大。最重要的是由于天线的运动速度以及天线在运动过程中收发信号的位置都必须精准控制，否则测量精度无法保证，达不到监测目的，且严重限制了数据采集速度。因而此类雷达系统的控制设备要求很高，造价就高，安装拆卸移动均较麻烦，不利于推广应用。

2012年公开号为CN102680971A的中国发明专利“一种用于山体滑坡监测的雷达装置”结构比较简单，监测雷达将含有速度和距离信息的数据传送到现场控制器，由其进行综合分析处理。其缺陷在于只采用一发一收或一发双收的发射接收模式，故其方位向分辨率非常有限，监测精度和有效监测面积均难以满足实际滑坡监测的要求。

发明内容

本发明的目的是提出一种山体滑坡的MIMO雷达监测系统，包括同步控制单元、信号产生单元、数模转换单元、信号调制单元、射频前端放大单元、低噪声放大单元、正交解调单元、数据采集单元、信号处理单元、显示与预警单元以及MIMO收发天线阵列。在同步控制单元的同步和控制下，信号产生单元产生步进频连续波信号，该信号调制、放大后由MIMO收发天线阵列发射到监测区域；在同步控制单元的同步和控制下，MIMO收发天线阵列接收反射回波，经过放大、正交解调，得到正交I、Q两路信号，由信号处理单元据此探测监测区域的形变情况并由显示与预警单元报警。

本发明的另一目的是上述山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法，发射天线阵列分时发射步进频连续波信号，接收天线阵列对监测区域反射的雷达回波进行分时接收，数据采集得到雷达回波数据矩阵，送入信号处理单元，对回波数据成像处理，原始雷达数据被聚焦成像，得到复影像。连续多次扫描后得到多幅复影像，经过复影像对配准、生成差分干涉相位、相位解缠后提取形变值。根据形变值的绝对值与预警值比较，判断是否进行山体滑坡灾害预警。

本发明设计的一种山体滑坡的MIMO雷达监测系统，包括顺序连接的信号产生单元、数模转换单元、信号调制单元及发射天线，顺序连接的接收天线、低噪声放大单元、正交解调单元、数据采集单元、信号处理单元和显示与预警单元，接收天线连接低噪声放大单元；本发明的发射天线和接收天线为MIMO雷达天线阵列，MIMO雷达天线阵列包括发射天线阵列和接收天线阵列，发射天线阵列由M个发射天线阵元组成，发射天线阵元稀疏布置、相互间隔为接收天线阵列由N个接收天线阵元组成，接收天线阵元密集布置、相互间隔为λ为发射波的波长，M和N均大于等于2、且M×N为大于或等于的整数，ρ_a为用波束宽度表示的方位向分辨率。满足上述条件的M和N，M×N越大方位向分辨率将越高，但天线数增多雷达成本上升。

C表示光速，f₀表示基带雷达信号调制后步进频起始频率，12GHz≤f₀≤18GHz。

信号调制单元的输出端经发射分时选择器与各发射天线阵元连接。各接收天线阵元经接收分时选择器与低噪声放大单元的输入端连接。本系统还配有系统同步控制单元，系统同步控制单元连接信号产生单元，对其进行同步控制，系统同步控制单元还连接天线分时控制单元，天线分时控制单元根据系统同步信号产生的发射信号控制信号接入发射分时选择器，接收信号控制信号接入接收分时选择器。信号调制单元的部分输出信号输入正交解调单元，作为参考信号。供电单元与本系统各单元连接、提供适用电源。

所述发射天线阵列的发射天线阵元为喇叭天线。

所述接收天线阵列的接收天线阵元为Vivaldi天线。

所述发射分时选择器和接收分时选择器为PIN二极管开关，所述天线分时控制单元为码型发生器。码型发生器按信号发射和接收规则产生快速PIN二极管开关导通信号，导通速度快。

所述系统同步控制单元和信号产生单元均为现场可编程门阵列FPGA。

为了让雷达照射监测区域产生的反射回波被接收后能够进行有效处理，需要使雷达发射信号具备一定的能量，故信号调制单元输出端的调制后的信号经过一个射频前端放大单元再接入发射分时选择器。

本发明山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法，采用上述山体滑坡的MIMO雷达监测系统，MIMO天线阵列架设在需要监测的滑坡地带的对立面，使监测区域处于MIMO天线阵列的雷达信号照射范围内。

本发明一种山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法包括以下具体步骤:

Ⅰ、雷达信号发射

系统正常供电后，系统同步控制单元发送启动指令，雷达监测系统开始工作。

在系统同步控制单元的同步和控制下，由信号产生单元产生周期为Tr、频率步长为Δf的步进频连续波信号，该信号送入数模转换单元，变为模拟信号后进入信号调制模块，模拟基带信号调制到雷达工作的Ku频段。调制放大后的雷达信号送入发射分时选择器，在发射分时选择器的控制下经发射天线阵列分时发射，对监测区域进行照射。

发射分时选择器在天线分时控制单元控制下，依次导通各个发射天线阵元，按如下规则发射步进频连续波信号：每个发射天线阵元发射N组脉冲，每组脉冲包含Q个子脉冲，M个发射天线阵元在天线分时控制单元和发射分时选择器的控制下分时依次发射。

发射信号中单个脉冲用复数形式表示为S(t)，如式(1)所示，

S(t)＝exp(j2πfit)rect(t-iTr)

i∈(0,1,2,…,Q-1)  (1)

式(1)中f_i＝f₀+iΔf，f₀为脉冲起始频率，Δf为频率步长；rect(t)为单位矩形函数；Tr为发射信号脉冲宽度，Tr等于发射脉冲重复周期。

第m个发射天线阵元发射的一组脉冲信号为S_m(t)，如(2)式所示，

$\begin{array}{c}{S}_m\left(t\right)=A_m\underset{i=0}{\overset{Q-1}{\Σ}}\exp \left(j2{\mathrm{\πf}}_{i}t\right)rect(t-iTr)\\ m\∈\left(1,2,3,...,M\right)\end{array}---\left(2\right)$

式(2)中A_m为第m个发射天线阵元发射信号的能量。

M个天线阵元发射完毕即完成一次监测区域的扫描。

Ⅱ、反射回波采集

发射天线阵列发射雷达信号的同时，接收天线阵列对监测区域反射的雷达回波进行分时接收。每个发射天线阵元发射的N组脉冲在天线分时控制单元和接收分时选择器的控制下依次由N个接收天线阵元分时接收，每个接收天线阵元一次接收某个发射天线阵元的一组脉冲。

接收天线阵列的第n根天线阵元接收到由发射天线阵列第m根天线阵元发射信号的回波，并将该观测通道称为mn观测通道，该回波信号为如(3)式所示:

$\begin{array}{c}{\tilde{S}}_{mn}\left(t\right)=A_m\mathrm{\δ}\underset{i=0}{\overset{Q-1}{\Σ}}\exp \left(j2{\mathrm{\πf}}_i\right(t-{\mathrm{\τ}}_m^n\left)rect\right(t-{\mathrm{\τ}}_m^n-iTr)\\ n\∈\left(1,2,3,...,N\right)\end{array}---\left(3\right)$

(3)式中δ表示目标散射系数，表示该mn通道产生的时延。如(4)式所示：

${\mathrm{\τ}}_m^n=\frac{\sqrt{{(x_1-x_n)}^2+{y_1}^2}+\sqrt{{(x_1-x_m)}^2+{y_1}^2}}{C}---\left(4\right)$

(4)式中(x₁,y₁)、(x_n,0)、(x_m,0)分别为目标和收发天线阵元的坐标，此式的目标(x₁,y₁)代指监测区域内任意目标，雷达监测系统的MIMO雷达天线阵列中心位置为坐标原点，C表示光速。

回波信号经低噪声放大单元放大，在正交解调单元、回波信号S～_mn(t)与信号调制单元输出的参考信号S(t)进行正交下变频，得到I、Q两路信号送入数据采集单元。一个通道数据采集完后进行堆栈存储，一次雷达照射监测区域后得到一个回波数据矩阵，记为I[MN,Q]，MN表示MIMO天线阵列所形成的观测通道数，Q表示步进频信号每组脉冲的子脉冲个数。数据采集单元的采样所得雷达回波数据矩阵的第mn行数据表示如下：

$\begin{array}{c}{{\tilde{S}}^{\′}}_{mn}\left(t\right)=I+jQ\\ =A_m\mathrm{\δ}\exp \left(j2{\mathrm{\πf}}_i\left(-{\mathrm{\τ}}_m^n\right)\right)\\ i\∈\left(0,1,2,...,Q-1\right)\end{array}---\left(5\right)$

雷达连续多次照射同一监测区域，得到多个类似的雷达回波数据矩阵，如第二次照射后得到雷达回波数据矩阵I'[MN,Q]。

由于本雷达系统发射天线阵列和接收天线阵列在系统同步控制单元和天线分时控制单元控制下同步工作，所以只需要一套发射和接收的数据处理设施，简化了雷达系统架构和降低了成本。

Ⅲ、回波数据成像处理

步骤Ⅱ数据采集单元得到的一个雷达回波数据矩阵I[MN,Q]，具体表述如下：

$\begin{array}{c}I\[MN,Q\]=\\ \left[\begin{array}{ccccccc}{E}_{11,0}& E_{11,1}& E_{11,2}& ...& E_{11,i}& ...& E_{11,Q-1}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ E_{mn,0}& E_{mn,1}& E_{mn,2}& ...& E_{mn,i}& ...& E_{mn,Q-1}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ E_{MN,0}& E_{MN,1}& E_{MN,2}& ...& E_{MN,i}& ...& E_{MN,Q-1}\end{array}\right]\end{array}$

其中， $E_{mn,i}=A_m\mathrm{\δ}\exp \left(j2{\mathrm{\πf}}_0\right(-{\mathrm{\τ}}_m^n\left)\right)\exp \left(j2\mathrm{\π}i\mathrm{\Δ}f\right(-{\mathrm{\τ}}_m^n\left)\right).$

Ⅲ-1、逆傅里叶变换与距离向压缩

为了高效地进行雷达数据成像处理，同时使复影像的图像质量满足要求，本发明提出了步进频信号逆傅里叶变换(IFFT)脉冲压缩法结合波束形成法的数据成像处理方法。

鉴于MIMO雷达天线尺寸远小于监测区域目标到雷达天线的距离，因此本监测方法运行过程中距离向不会出现明显的距离徙动，即距离徙动小于一个距离分辨率单元，所以本方法距离向不作距离徙动校正，以提高信号处理效率。本方法对上述数据矩阵I[MN,Q]的距离向压缩只进行逆傅里叶变换(IFFT)，即对矩阵I[MN,Q]按行分别进行逆傅里叶变换，对I[MN,Q]的mn行数据进行逆傅里叶变换如下，

$\begin{array}{c}{S}_r\left(k\right)=IFFT\left({{\tilde{S}}^{\′}}_{mn}\left(t\right)\right)\\ =\frac{A_m\mathrm{\δ}}{Q}\underset{i=0}{\overset{Q-1}{\Σ}}\exp \left(j2{\mathrm{\πf}}_i\left(-{\mathrm{\τ}}_m^n\right)\right)\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}ik\right)\\ =\frac{A_m}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\πf}}_0{\mathrm{\τ}}_m^n\right)\×\\ \exp \left(j\mathrm{\π}\frac{Q-1}{Q}\left(k-{\mathrm{Q\Δf\τ}}_m^n\right)\right)\frac{\sin \left(\mathrm{\π}\left(k-{\mathrm{Q\Δf\τ}}_m^n\right)\right)}{\sin \left(\frac{\mathrm{\π}}{Q}\left(k-{\mathrm{Q\Δf\τ}}_m^n\right)\right)}\end{array}---\left(6\right)$

式(6)中k∈(0,1,2,…,Q-1)：

进一步整理(6)式，得：

$\begin{array}{c}{S}_r\left(t_k\right)=\frac{A_m\mathrm{\δ}}{Q}\exp (-j2{\mathrm{\πf}}_0{\mathrm{\τ}}_m^n)\×\\ \exp \left(j\mathrm{\π}\frac{Q-1}{Q}B\left(t_k-{\mathrm{\τ}}_m^n\right)\right)\frac{sin\left(\mathrm{\π}B\right(t_k-{\mathrm{\τ}}_m^n\left)\right)}{sin\left(\frac{\mathrm{\π}}{Q}B\right(t_k-{\mathrm{\τ}}_m^n\left)\right)}\end{array}---\left(7\right)$

式(7)中， $t_k\∈\frac{k}{B},k\∈(0,1,2,...,Q-1),$ B为信号带宽，

(7)式进一步演化为(8)式：

$S_r\left(t_k\right)=\frac{A_m\mathrm{\δ}}{Q}\exp (-j2{\mathrm{\πf}}_0{\mathrm{\τ}}_m^n)\sin c\left(\mathrm{\π}B\right(t_k-{\mathrm{\τ}}_m^n\left)\right)---\left(8\right)$

将时延曲线按幂级数展开，省略高方次项，得式(9)：

${\mathrm{\τ}}_m^n\≈\frac{2R_1-\frac{x_1}{R_1}(x_m+x_n)+\frac{1}{2}(\frac{1}{R_1}-\frac{{x_1}^2}{{R_1}^3})({x_m}^2+{x_n}^2)}{C}---\left(9\right)$

(9)式中，对于距离向而言，可忽略(9)式第二、三项，余代入(8)式，得

$S_r\left(t_k\right)\≈\frac{A_m\mathrm{\δ}}{Q}\exp (-j2{\mathrm{\πf}}_0{\mathrm{\τ}}_m^n)\sin c\left(\mathrm{\π}B\right(t_k-\frac{2R_1}{C}\left)\right)---\left(10\right)$

令 $S_{a,mn}=\frac{A_m\mathrm{\δ}}{Q}\exp (-j2{\mathrm{\πf}}_0{\mathrm{\τ}}_m^n),U_k=\sin c\left(\mathrm{\π}B\right(t_k-\frac{2R_1}{C}\left)\right),$ 经过距离向压缩后，雷达回波数据矩阵表示如下：

$\begin{array}{c}{I}_1\[MN,Q\]=\\ \left[\begin{array}{ccccccc}{S}_{a,11}{U}_0& S_{a,11}{U}_1& S_{a,11}{U}_2& ...& S_{a,11}{U}_k& ...& S_{a,11}{U}_{Q-1}\\ .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .\\ S_{a,mn}{U}_0& S_{a,mn}{U}_1& S_{a,mn}{U}_2& ...& S_{a,mn}{U}_k& ...& S_{a,mn}{U}_{Q-1}\\ .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .\\ S_{a,MN}{U}_0& S_{a,MN}{U}_1& S_{a,MN}{U}_2& ...& S_{a,MN}{U}_k& ...& S_{a,MN}{U}_{Q-1}\end{array}\right]\end{array}$

Ⅲ-2、校正因子和对雷达回波数据相位不连续的校正

方位向雷达回波数据聚焦成像是对S_a,mn项进行操作，将经过距离向压缩后的雷达回波数据转换到极坐标下，根据(9)式有：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\τ}}_m^n\≈\frac{2R_1-\frac{x_1}{R_1}\left(x_m+x_n\right)+\frac{1}{2}\left(\frac{1}{R_1}-\frac{{x_1}^2}{{R_1}^3}\right)\left({x_m}^2+{x_n}^2\right)}{C}\\ =\frac{2R_1-\sin \mathrm{\θ}\left(x_m+x_n\right)+\frac{1}{2}\left(\frac{1}{R_1}-\frac{{\left(\sin \mathrm{\θ}\right)}^2}{R_1}\right)\left({x_m}^2+{x_n}^2\right)}{C}\end{array}---\left(11\right)$

式(11)中，θ为监测区域目标(x₁,y₁)回波的波达角。虽然MIMO雷达天线阵列可以等效为均匀线性天线阵列，但是与传统雷达天线阵列相比较，MIMO雷达天线阵列会出现接收的雷达回波数据相位不连续的现象。为了对其进行适当的校正，对(11)式进行分析，根据雷达监测区域的特点推出波达角很小，sin²θ值将非常小，的值将更小，(11)将合理地近似为:

${\mathrm{\τ}}_m^n\≈\frac{2R_1-sin\mathrm{\θ}(x_m+x_n)+\frac{1}{2R_1}({x_m}^2+{x_n}^2)}{C}---\left(12\right)$

本方法监测区域中心到雷达天线阵列坐标中心的距离称为监测区域中心距离R₀，为对雷达回波数据相位不连续进行校正的参考距离，为一常量。由于R₁与R₀有着(13)式所述关系，根据(12)式对雷达回波数据进行合理的校正，由(12)式的第三项中R₁用R₀代替，以此获得相应校正因子，如(14)式。从雷达数据矩阵I₁[MN,Q]可得：雷达数据经过距离向压缩后，对于方位向而言依然可以看成雷达数据是在频域。所以对于(12)式第三项引起的回波相位不连续问题的校正，可以在频域相乘完成。忽略校正后的残余量。

$|\frac{1}{R_1}-\frac{1}{R_0}|=\left|\frac{R_0-R_1}{R_1{R}_0}\right|<<\left|\frac{1}{R_1}\right|---\left(13\right)$

校正因子如下：

$\begin{array}{c}{S}_{jiao}=\exp \left(j\frac{2\mathrm{\&pi;}}{2R_0}\right({x_m}^2+{x_n}^2\left)\right)\\ m\&Element;\left(1,2,...,M\right)\\ n\&Element;\left(1,2,...,N\right)\end{array}---\left(14\right)$

(14)式的校正因子用矩阵形式表示如下：

具体校正原理表述如下：

$\begin{array}{c}{I}_2\&lsqb;Q,MN\&rsqb;={I_1}^T\&lsqb;MN,Q\&rsqb;\&CenterDot;S_{jiao}\&lsqb;MN,MN\&rsqb;=\\ {\left[\begin{array}{ccccccc}{S^{\&prime;}}_{a,11}{U}_0& {S^{\&prime;}}_{a,11}{U}_1& {S^{\&prime;}}_{a,11}{U}_2& ...& {S^{\&prime;}}_{a,11}{U}_k& ...& {S^{\&prime;}}_{a,11}{U}_{Q-1}\\ .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .\\ {S^{\&prime;}}_{a,mn}{U}_0& {S^{\&prime;}}_{a,mn}{U}_1& {S^{\&prime;}}_{a,mn}{U}_2& ...& {S^{\&prime;}}_{a,mn}{U}_k& ...& {S^{\&prime;}}_{a,mn}{U}_{Q-1}\\ .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .\\ {S^{\&prime;}}_{a,MN}{U}_0& {S^{\&prime;}}_{a,MN}{U}_1& {S^{\&prime;}}_{a,MN}{U}_2& ...& {S^{\&prime;}}_{a,MN}{U}_k& ...& {S^{\&prime;}}_{a,MN}{U}_{Q-1}\end{array}\right]}^T\end{array}$

其中，·表示矩阵乘，T表示矩阵的转置运算， ${S^{\&prime;}}_{a,mn}=\frac{A_m\mathrm{\&delta;}}{Q}\exp (-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1-sin\mathrm{\&theta;}(x_m+x_n)}{C}).$

步骤Ⅲ-1所得的雷达回波数据矩阵I₁[MN,Q]与校正因子相乘所得结果为对雷达回波数据相位不连续校正后的雷达回波数据矩阵I₂[Q,MN]，整理S'_a,mn得到：

$\begin{array}{c}{S^{\&prime;}}_{a,mn}=\frac{A_m\mathrm{\&delta;}}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1-\sin \mathrm{\&theta;}\left(x_m+x_n\right)}{C}\right)\\ =\frac{A_m\mathrm{\&delta;}}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)\exp \left(j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{\sin \mathrm{\&theta;}\left(x_m+x_n\right)}{C}\right)\end{array}---\left(15\right)$

令 ${S^{\&prime;}}_{r,mnk}=\frac{A_m\mathrm{\&delta;}}{Q}\exp (-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C})\sin c\left(\mathrm{\&pi;}B\right(t_k-\frac{2R_1}{C}\left)\right),Y_{mn}=\exp \left(j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{sin\mathrm{\&theta;}(x_m+x_n)}{C}\right),$ 雷达回波数据矩阵I₂[Q,MN]表示如下：

$\begin{array}{c}{I}_2\&lsqb;Q,MN\&rsqb;=\\ {\left[\begin{array}{ccccccc}{S^{\&prime;}}_{r,110}{Y}_{11}& {S^{\&prime;}}_{r,111}{Y}_{11}& {S^{\&prime;}}_{r,112}{Y}_{11}& ...& {S^{\&prime;}}_{r,11k}{Y}_{11}& ...& {S^{\&prime;}}_{r,11Q-1}{Y}_{11}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ {S^{\&prime;}}_{r,mn0}{Y}_{mn}& {S^{\&prime;}}_{r,mn1}{Y}_{mn}& {S^{\&prime;}}_{r,mn2}{Y}_{mn}& ...& {S^{\&prime;}}_{r,mnk}{Y}_{mn}& ...& {S^{\&prime;}}_{r,mnQ-1}{Y}_{mn}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ {S^{\&prime;}}_{r,MN0}{Y}_{MN}& {S^{\&prime;}}_{r,MN1}{Y}_{MN}& {S^{\&prime;}}_{r,MN2}{Y}_{MN}& ...& {S^{\&prime;}}_{r,MNk}{Y}_{MN}& ...& {S^{\&prime;}}_{r,MNQ-1}{Y}_{MN}\end{array}\right]}^T\end{array}$

Ⅲ-3、时延补偿因子和波束形成法方位向聚焦

根据波束形成的原理，首先计算各个观测通道的时延补偿因子，组成一个时延补偿因子矩阵，即为S_bf。根据雷达监测区域几何形状，计算出监测区域波达角的范围，比如监测区域距离向从R_min到R_max，方位向从-x到x(以米为单位)，则波达角覆盖范围为将均匀地分为L份，L取值越大波束形成法方位向聚焦越精确，但会导致信号处理运算量增大。本发明L取值满足ρ_a为用波束宽度表示的方位向分辨率，ρ_a由雷达监测精度要求直接给出，则有：

${\mathrm{\&theta;}}_l=\frac{2arcsin\left(\frac{x}{R_{\min }}\right)}{L-1}l-arcsin\left(\frac{x}{R_{\min }}\right),l\&Element;(0,1,2,...,L-1)---\left(16\right)$

令波束形成的时延补偿因子如下：

$\begin{array}{c}{S}_{bf}\&lsqb;MN,L\&rsqb;=\\ \left[\begin{array}{ccccccc}{P}_{0,11}& P_{1,11}& P_{2,11}& ...& P_{l,11}& ...& P_{L-1,11}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ P_{0,mn}& P_{1,mn}& P_{2,mn}& ...& P_{l,mn}& ...& P_{L-1,mn}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ P_{0,MN}& P_{1,MN}& P_{2,MN}& ...& P_{l,MN}& ...& P_{L-1,MN}\end{array}\right]\end{array}$

不考虑各发射天线阵元功率的差别，各发射天线阵元功率A_m＝A，方位向采用波束形成法进行数据聚焦的具体操作如下，令

$\begin{array}{c}{X}_{k,l}=\sin c\left(\mathrm{\&pi;}B\left(t_k-\frac{2R_1}{C}\right)\right)\sin c\left(\frac{MN}{2}\mathrm{\&pi;}\left(\sin \mathrm{\&theta;}-{\mathrm{sin\&theta;}}_l\right)\right):\\ I_3\&lsqb;Q,L\&rsqb;=I_2\&lsqb;Q,MN\&rsqb;\&CenterDot;S_{bf}\&lsqb;MN,L\&rsqb;=\\ \left[\begin{array}{ccccc}\frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{0,0}& ...& \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{0,l}& ...& \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{0,L-1}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{k,0}& ...& \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{k,l}& ...& \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{k,L-1}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{Q-1,0}& ...& \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{Q-1,l}& ...& \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{Q-1,L-1}\end{array}\right]\end{array}$

完成了雷达数据的聚焦成像，所得I₃[Q,L]为复影像。

通过以上Ⅲ-1至Ⅲ-3的雷达回波信号处理，步骤Ⅱ所得的原始雷达回波数据聚焦成复影像，每个像素点由相位和幅度值组成。例如监测区域某散射体的波达角为θ_l，斜距为R₁，将显示在第(k,l)像素点处。

Ⅳ、复影像对配准和差分干涉相位

Ⅳ-1、复影像对配准

雷达连续对监测区域进行监测，所得雷达原始数据聚焦成像后获得多幅复影像，按时间顺序选取第一幅复影像为主影像，其余为辅影像，辅影像与主影像组成复影像对。复影像对配准的目的就是要求复影像对中同一个像素点对应监测区域中的同一地区。如果复影像对中像素点错位严重的话，将导致干涉相位图丧失正确提取微小形变的功能。一般要求复影像对配准精度在一个像素点内。地基雷达较星载和机载雷达复影像对配准简单，一般分为三步走：粗配准、像元级配准和亚像元级配准。在复影像对中选定主、辅影像后，参考雷达的坐标参数，按上述步骤将辅影像配准到与主影像对应。

配准的复影像对，表示为I_主[Q,L]，I_辅[Q,L]。在辅复影像中目标(x₁,y₁)的距离值用R₂表示，波达角用θ'表示。

令 ${X^{\&prime;}}_{k,l}=\sin c\left(\mathrm{\&pi;}B\right(t_k-\frac{2R_2}{C}\left)\right)\sin c\left(\frac{MN}{2}\mathrm{\&pi;}\right({\mathrm{sin\&theta;}}^{\&prime;}-{\mathrm{sin\&theta;}}_l\left)\right),$ 复影像对具体表述如下：

Ⅳ-2、求差分干涉相位

将复影像中幅度值低于一定幅度阈值的像素点屏蔽。复影像中各像素点的幅度值归一化表示，令复影像中像素点最大幅度值为Amax，任意点i的幅度值为A_i，幅度值归一化后为A_归一，具体计算公式如下：最大幅度值归一化后为1,所述幅度阈值设定为0.31到0.01，具体值根据监测区域的实际情况选取以排除噪声的干扰和旁瓣值的干扰。复影像中幅度值归一化后低于幅度阈值的像素点屏蔽。

然后复影像对进行复共轭乘，<·>表示矩阵点乘运算，*表示共轭，表述如下：

ΔI[Q,L]＝<I_辅[Q,L]·I_主 ^*[Q,L]>  (17)

如果在两次照射监测区域的时间间隔内某区域发生微小形变，如形变前在雷达视线上的距离为R₁，形变后在雷达视线上的距离为R₂，由于是微小形变主辅复影像中目标波达角基本没有发生变化，θ＝θ'，均用θ表示。雷达原始数据经过上述信号处理后目标分别出现在配准后的复影像对中的相应像素点位置，提取出具体的幅值和相位如下：

式(18)和(19)复共轭相乘如下：

从(20)式得到差分干涉相位Δφ，具体如下：

$\mathrm{\&Delta;}\mathrm{\&Phi;}=-4\mathrm{\&pi;}\frac{(R_1-R_2)}{\mathrm{\&lambda;}}---\left(21\right)$

当山体形变值超出相位将出现缠绕，此时所得的相位为相对相位，需要经过相位解缠得到绝对相位。采用现有的Goldstein枝切法进行相位解缠，得到形变值的绝对相位。Goldstein枝切法相位解缠具有效率高和内存消耗小的优点。

Ⅴ、形变值提取与预警

根据步骤Ⅳ得到的形变值的绝对相位，用(22)式通过差分干涉相位反演得到形变值ΔR，

$\mathrm{\&Delta;}R=-\frac{\mathrm{\&lambda;}}{4\mathrm{\&pi;}}\mathrm{\&Delta;}\mathrm{\&Phi;}---\left(22\right)$

根据所监测的山体形变的情况，设置所监测山体滑坡的预警值ΔR_M，据相关文献资料得知，一天内监测到5mm的微小形变时即预示有发生滑坡的可能，故一般将预警值ΔR_M设为5mm。当形变值ΔR的绝对值大于或等于ΔR_M，系统显示与预警单元报警，并可通过通信设备将此信息传输给相关工作人员以进行灾害预警。其它形变值ΔR数据存储作为研究山体运动规律的资料。

与现有技术相比，本发明一种山体滑坡的MIMO雷达监测系统具有的优势有：1、利用MIMO技术形成的多个虚拟观测通道获得高方位向分辨率，替代通过天线运动的方式来获得较高方位向分辨率，避免了因雷达天线运动不精确而带来的测量误差；2、MIMO天线阵列提高了雷达监测系统的数据采集速度；3、轻便和简化了雷达监测系统设备，较LISA和IBIS系统，本系统不需要导轨，更加轻便灵活，而且扩展雷达孔径只需要增加天线数量即可，更加方便；4、MIMO天线阵列布阵可调，有利于在满足测量精度要求的情况下降低雷达监测系统成本，也可以此来调节雷达监测系统测量精度以用于不同监测场景；5、系统采用分时MIMO模式，避免了MIMO发射波形的设计和接收端的匹配滤波，大大减少了发射机和接收机的数量，降低了成本。

与现有技术相比，一种山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法具有的优势为：1、具有无接触式远程监测能力，监测范围广，受环境因素影响较小；2、结合了步进频连续波技术和MIMO技术，使雷达监测实时性更强，且精度较高，可以达到毫米级的监测精度；3、有效结合了逆傅立叶变换脉冲压缩法和波束形成法，成像效率高，工程实用性强，同时通过适当的相位校正，一定程度上解决了由MIMO雷达所引起的回波信号相位不连续的问题，保持成像效率高的同时保证了成像质量，在成像处理过程中尽可能地避免了相位的损失，以便于微小形变的精确测量。

附图说明

图1为本山体滑坡的MIMO雷达监测系统实施例总体架构框图(图中未显示供电单元)；

图2为本山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法实施例流程图；

图3为本山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法实施例监测区域形变前的雷达复影像幅值图；

图4为本山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法实施例监测区域形变后的雷达复影像幅值图；

图5为本山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法实施例步骤Ⅳ所得监测区域的差分干涉相位图；

图6为本山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法实施例步骤Ⅴ所得监测区域的形变值图；

图7为本山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法实施例和对比例数值仿真结果图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明作进一步说明：

山体滑坡的MIMO雷达监测系统实施例

本山体滑坡的MIMO雷达监测系统实施例结构如图1所示，包括顺序连接的信号产生单元、数模转换单元、信号调制单元及射频前端放大单元；顺序连接的低噪声放大单元、正交解调单元、数据采集单元、信号处理单元、显示与预警单元。

本例MIMO雷达天线阵列包括发射天线阵列和接收天线阵列。发射天线阵列由22根发射天线阵元组成，为稀疏布置，发射天线阵元的间隔为22cm。发射天线阵列的发射天线阵元为喇叭天线。射频前端放大单元的输出端经发射分时选择器与各发射天线阵元连接。

本例接收天线阵列由22根接收天线阵元组成，为密集布置，接收天线阵元的间隔为1cm，接收天线阵列的接收天线阵元为Vivaldi天线。各接收天线阵元经接收分时选择器与低噪声放大单元的输入端连接。

本例的系统同步控制单元连接信号产生单元，系统同步控制单元还连接天线分时控制单元，天线分时控制单元根据系统同步信号产生的发射信号控制信号接入发射分时选择器，接收信号控制信号接入接收分时选择器。信号调制单元的部分输出信号输入正交解调单元，作为参考信号。供电单元与本系统各单元连接、提供适用电源。

本例发射分时选择器和接收分时选择器为PIN二极管开关，本例天线分时控制单元为码型发生器。码型发生器按信号发射和接收规则产生快速PIN二极管开关导通信号。

本例系统同步控制单元和信号产生单元均为现场可编程门阵列FPGA。

本山体滑坡的MIMO雷达监测系统实施例主要雷达参数如下表1所示：

表1本实施例主要雷达参数

山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法实施例

本例模拟监测环境：对距离向为[1000m,2000m],方位向为[-150m,150m]的区域进行监测，雷达监测系统的MIMO雷达天线阵列中心位置为坐标原点。选取一个地质稳定的地点架设雷达监测系统的MIMO雷达天线阵列，调整天线的位置，使监测区域处于雷达有效照射范围内。

本例在监测区域中重点监测8个目标，目标的位置信息为：tg1在距离向1303.8m和方位向-100m处；tg2在距离向1303.8m和方位向100m处；tg3在距离向1301m和方位向-50m处；tg4在距离向1301m和方位向50m处；tg5在距离向1250.2m和方位向-25m处；tg6在距离向1250.2m和方位向25m处；tg7在距离向1300m和方位向0m处；tg8在距离向1302m和方位向0m处。假设目标的散射系数均为1。同时本例假设前后两次监测间隔期间监测目标形变情况如下：tg1没有发生形变；tg2雷达视线上(line ofsight，缩写LOS)出现-3mm微小形变；tg3雷达视线上出现-4mm微小形变；tg4没有发生形变；tg5没有发生形变；tg6雷达视线上出现-3.5mm微小形变；tg7没有发生形变；tg8雷达视线上出现-4.5mm微小形变。

本山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法实施例包括以下步骤，其流程图如图2所示。

Ⅰ、雷达信号发射

系统正常供电后，系统同步控制单元发送启动指令，雷达监测系统开始工作。

在系统同步控制单元的同步和控制下，由信号产生单元产生周期为Tr＝50KHz、频率步长为Δf＝0.07324MHz的步进频连续波信号，该信号送入数模转换单元，变为模拟信号后再进入信号调制模块，模拟基带信号调制到雷达工作的15GHz的Ku频段，进入射频前端放大单元使雷达发射信号具备一定的发射功率。功率放大后的雷达信号送入发射分时选择器，在发射分时选择器的控制下经发射天线阵列分时发射，对监测区域进行照射。

发射分时选择器在天线分时控制单元控制下，依次导通各个发射天线阵元，按如下规则发射步进频连续波信号：每个发射天线阵元发射22组脉冲，每组脉冲包含Q＝4096个子脉冲，M＝22个发射天线阵元在天线分时控制单元和发射分时选择器的控制下分时依次发射。

22个发射天线阵元每个连续依次发射22组步进频脉冲，22个发射天线阵元发射完毕即完成一次监测区域的扫描。

Ⅱ、反射回波采集

发射天线阵列发射雷达信号的同时，接收天线阵列对监测区域反射的雷达回波进行分时接收。每个发射天线阵元发射的N＝22组脉冲在天线分时控制单元和接收分时选择器的控制下依次由22个接收天线阵元分时接收，每个接收天线阵元一次接收某个发射天线阵元的一组脉冲。

接收天线阵列的第n根天线阵元接收到由发射天线阵列第m根天线阵元发射信号的回波，并将该观测通道称为mn观测通道。

接收天线接收的雷达回波信号经低噪声放大单元放大，在正交解调单元回波信号与信号调制单元输出的参考信号进行正交下变频，得到I、Q两路模拟基带信号送入数据采集单元。

一个通道数据采集完后进行堆栈存储。一次雷达照射监测区域后采集的反射回波数据，得到一个雷达回波数据矩阵I[MN,Q]。本例MIMO天线阵列形成的虚拟天线阵元有484个，它们组成了484个观测通道，则雷达回波数据矩阵I[MN,Q]为484行4096列。

Ⅲ、回波数据成像处理

步骤Ⅱ数据采集单元得到的一个雷达回波数据矩阵I[MN,Q]，具体表述如下：

$\begin{array}{c}I\&lsqb;MN,Q\&rsqb;=\\ \left[\begin{array}{ccccccc}{E}_{11,0}& E_{11,1}& E_{11,2}& ...& E_{11,i}& ...& E_{11,4095}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}\\ \\ \end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}\\ \\ \end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ E_{mn,0}& E_{mn,1}& E_{mn,2}& ...& E_{mn,i}& ...& E_{mn,4095}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}\\ \\ \end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}\\ \\ \end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ E_{MN,0}& E_{MN,1}& E_{MN,2}& ...& E_{MN,i}& ...& E_{MN,4095}\end{array}\right]\end{array}$

其中， $E_{mn,i}=A_m\mathrm{\&delta;}\exp \left(j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\right(-{\mathrm{\&tau;}}_m^n\left)\right)\exp \left(j2\mathrm{\&pi;}i\mathrm{\&Delta;}f\right(-{\mathrm{\&tau;}}_m^n\left)\right).$

Ⅲ-1、逆傅里叶变换与距离向压缩

为了提高显示分辨率，对雷达数据矩阵按行进行末尾补零操作，将雷达数据矩阵I[MN,Q]扩充为484行16384列，令Q₁＝16384，扩充后的雷达数据矩阵表示为I[MN,Q₁]。然后按行进行16384点IFFT变换。

忽略距离向出现的距离徙动，完成距离向压缩，得到压缩后的雷达数据矩阵I₁[MN,Q₁]。

Ⅲ-2、校正因子和对雷达回波数据相位不连续的校正

本例设计的山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测距离范围为1000m～2000m，监测区域中心距离R₀本例取1500m，校正因子矩阵为如下的对角阵S_jiao[MN,MN]，

其中m∈(1,2,3,…,22)；n∈(1,2,3,…,22)；

S_jiao[MN,MN]与距离向压缩后的雷达数据矩阵I₁[MN,Q₁]做矩阵乘运算，运算后雷达数据矩阵记为I₂[Q₁,MN]；

Ⅲ-3、时延补偿因子和波束形成法方位向聚焦

方位向数据聚焦的补偿因子为矩阵S_bf

$\begin{array}{c}{S}_{bf}\&lsqb;MN,L\&rsqb;=\\ \left[\begin{array}{ccccccc}{P}_{0,11}& P_{1,11}& P_{2,11}& ...& P_{l,11}& ...& P_{L-1,11}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ P_{0,mn}& P_{1,mn}& P_{2,mn}& ...& P_{l,mn}& ...& P_{L-1,mn}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ P_{0,MN}& P_{1,MN}& P_{2,MN}& ...& P_{l,MN}& ...& P_{L-1,MN}\end{array}\right]\end{array}$

式中 $P_{l,mn}=\exp (-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{{\mathrm{sin\&theta;}}_l(x_m+x_n)}{C}).$

由本例监测区域的方位向和监测距离得到波达角覆盖范围为[-8.6269°，8.6269°]，将其等分为L＝300份，每份间隔0.0575°。则S_bf中θ_l表述如下：

${\mathrm{\&theta;}}_l=\frac{17.2538\&times;\mathrm{\&pi;}}{180}\&times;\frac{1}{299}l-\frac{8.6269\&times;\mathrm{\&pi;}}{180},l\&Element;(0,1,2,...,299)$

求解出本例484(MN)个观测通道的收发天线阵元位置组合如下：

$x_m+x_n=\frac{\mathrm{\&lambda;}}{2}\left(\right(m-1)N+(n-1)-\frac{MN-1}{2}),m,n\&Element;(1,2,3,...,22)$

计算出S_bf后与雷达数据矩阵I₂[Q₁,MN]做矩阵乘，完成了雷达数据的聚焦成像，称其为复影像，记为I₃[Q₁,L]，其为16384行300列的矩阵，有4915200个像素点。经过成像处理后，8个监测目标分别被聚焦在对应的像素点处：tg1聚焦在第10430行73列处，tg2聚焦在第10430行227列处，tg3聚焦在第10408行111列处，tg4聚焦在第10408行189列处，tg5聚焦在第10002行130列处，tg6聚焦在第10002行170列处，tg7聚焦在第10400行150列处，tg8聚焦在第10416行150列处。

本例雷达复影像I₃[Q₁,L]幅值图如图3所示，图3只包含设定目标的监测区域雷达复影像幅值，图3中横坐标为方位向，单位为度，根据方位向的m数值和斜距值，通过三角函数计算即可获得方位向以度为单位的值。纵坐标表示距离向，单位为米，右侧的矩形条为灰度值，目标点的灰度值表示其幅值，雷达对监测区域的8个目标的聚焦成像均清晰准确。如前所述，雷达再次照射监测区域，相关目标有些有形变，第二次照射监测区域采集完数据经上述信号处理后同样得到了复影像I₃[Q₁,L]′，其复影像幅值图如图4所示，图4的纵横坐标与图3相同。

Ⅳ、复影像对配准和差分干涉相位

Ⅳ-1、复影像对配准

雷达两次照射监测区域得到的两幅复影像，I₃[Q₁,L]、I₃[Q₁,L]′组成一对主辅复影像。得到复影像对后，进行复影像对配准，分别表示为I_主[Q₁,L]和I_辅[Q₁,L]。

Ⅳ-2、求差分干涉相位

本例将像素点幅度阈值设为0.31，复影像中归一化后幅度值低于0.31的像素点屏蔽。复影像对进行复共轭乘，<·>表示矩阵点乘运算，*表示共轭，

ΔI[Q₁,L]＝<I_辅[Q₁,L]·I_主 ^*[Q₁,L]>

提取ΔI[Q₁,L]的相位得到差分干涉相位图，如图5所示，图5的纵横坐标与图3相同，右侧的矩形条为灰度值，目标点的灰度值表示差分干涉相位值，其单位为弧度(rad)。

本例设置的形变值均没有超过四分之一个波长，不存在相位缠绕，不需要相位解缠，本步骤所得的差分干涉相位即为真实相位。

Ⅴ、形变值提取与预警

步骤Ⅳ得到的形变值的绝对相位，通过差分干涉相位反演得到形变值ΔR

ΔR＝-0.00159ΔΦ

本例形变值图如图6所示，图6的纵横坐标与图3相同，右侧的矩形条为灰度值，目标点的灰度值表示其形变值，其单位为毫米(mm)。从图6中可看到有4处灰黑色，其余部分为白色，灰黑色表示该处发生了形变，灰度值表示形变值大小，白色表示无形变发生。本例监测到该区域有4处目标发生微小形变：tg2雷达视线上出现-3.033mm微小形变；tg3雷达视线上出现-4.023mm微小形变；tg6雷达视线上出现-3.556mm微小形变；tg8雷达视线上出现-4.527mm微小形变。与本例设定的形变情况相比，本实施例对各目标的监测误差均在5％以内，系统的理论监测性能能够达到对毫米级别山体形变的监测。

根据所监测的山体形变的情况，设置所监测山体滑坡的预警值ΔR_M，本例设ΔR_M＝5mm。当形变值ΔR的绝对值大于或等于ΔR_M，系统显示与预警单元报警，并通过通信设备将此信息传输给相关工作人员以进行灾害预警。其它形变值ΔR数据存储作为研究山体运动规律的资料。

对比例

意大利IDS公司生产的山体滑坡雷达—微变形监测系统(IBIS)主要参数如下：中心频率为16.75GHz，信号带宽300MHz，频率步进数4001，合成孔径长度(导轨长度)2m，方位向扫描点数101，方位向分辨率4.5mrad，距离向分辨率0.5m。

本山体滑坡的MIMO雷达监测系统实施例和对比例IBIS雷达系统进行数值仿真监测实验，对距离向为1500m、方位向为0m的目标进行监测，设置一系列微小形变值进行数值仿真，本实施例和对比例的监测目标的形变值结果如表2所示，

表2本实施例与对比例监测形变仿真结果对比表

为了更方便比较两个系统的测量结果，将表2数据绘制成图，如图7所示，图7中横坐标为测量次数，纵坐标为形变值，单位为mm.。图中○连线表示所设置的实际形变值，▽连线表示IBIS雷达系统测量结果，□连线表示本实施例测量结果。本实施例与对比例IBIS的监测精度相似，均接近实际形变值。但本发明山体滑坡的MIMO雷达监测系统的架构更加简单轻便，成本更小，故实用性更强。

上述实施例，仅为对本发明的目的、技术方案和有益效果进一步详细说明的具体个例，本发明并非限定于此。凡在本发明的公开的范围之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种山体滑坡的MIMO雷达监测系统，包括顺序连接的信号产生单元、数模转换单元、信号调制单元及发射天线，顺序连接的接收天线、低噪声放大单元、正交解调单元、数据采集单元、信号处理单元和显示与预警单元，接收天线连接低噪声放大单元；其特征在于：

所述发射天线和接收天线为MIMO雷达天线阵列，MIMO雷达天线阵列包括发射天线阵列和接收天线阵列，发射天线阵列由M个发射天线阵元组成，发射天线阵元稀疏布置；接收天线阵列由N个接收天线阵元组成，接收天线阵元密集布置；

信号调制单元的输出端经发射分时选择器与各发射天线阵元连接，各接收天线阵元经接收分时选择器与低噪声放大单元的输入端连接；本系统还配有系统同步控制单元，系统同步控制单元连接信号产生单元，对其进行同步控制，系统同步控制单元还连接天线分时控制单元，天线分时控制单元根据系统同步信号产生的发射信号控制信号接入发射分时选择器，接收信号控制信号接入接收分时选择器；信号调制单元的部分输出信号输入正交解调单元，作为参考信号；供电单元与本系统各单元连接、提供适用电源。

2.根据权利要求1所述的山体滑坡的MIMO雷达监测系统，其特征在于：

所述发射天线阵元相互间隔为所述接收天线阵元相互间隔为λ为发射波的波长。

3.根据权利要求1所述的山体滑坡的MIMO雷达监测系统，其特征在于：

所述M和N均大于等于2、且M×N为大于或等于的整数，ρ_a为用波束宽度表示的方位向分辨率。

4.根据权利要求1所述的山体滑坡的MIMO雷达监测系统，其特征在于：

所述波长C表示光速，f₀表示基带雷达信号调制后步进起始频率，12GHz≤f₀≤18GHz。

5.根据权利要求1所述的山体滑坡的MIMO雷达监测系统，其特征在于：

所述发射分时选择器和接收分时选择器为PIN二极管开关，所述天线分时控制单元为码型发生器。

6.根据权利要求1所述的山体滑坡的MIMO雷达监测系统，其特征在于：

所述信号调制单元输出端的调制后的信号经过一个射频前端放大单元再接入发射分时选择器。

7.使用根据权利要求1到6中任一项所述的山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法，其特征在于：

所述山体滑坡的MIMO雷达监测系统的MIMO天线阵列架设在需要监测的滑坡地带的对立面，监测区域处于MIMO天线阵列的雷达信号照射范围内；监测方法包括以下具体步骤:

Ⅰ、雷达信号发射

系统正常供电后，系统同步控制单元发送启动指令，雷达监测系统开始工作；

在系统同步控制单元的同步和控制下，由信号产生单元产生周期为Tr、频率步长为Δf的步进频连续波信号，该信号送入数模转换单元，变为模拟信号后进入信号调制模块，模拟基带信号调制到雷达工作的Ku频段；调制放大后的雷达信号送入发射分时选择器，在发射分时选择器的控制下经发射天线阵列分时发射，对监测区域进行照射；

发射分时选择器在天线分时控制单元控制下，依次导通各个发射天线阵元，按如下规则发射步进频连续波信号：每个发射天线阵元发射N组脉冲，每组脉冲包含Q个子脉冲，M个发射天线阵元在天线分时控制单元和发射分时选择器的控制下分时依次发射；

发射信号中单个脉冲用复数形式表示为S(t)，如下式所示：

S(t)＝exp(j2πf_it)rect(t-iTr)

i∈(0,1,2,…,Q-1)，

式中f_i＝f₀+iΔf，f₀为脉冲起始频率，Δf为频率步长；rect(t)为单位矩形函数；Tr为发射信号脉冲宽度，Tr等于发射脉冲重复周期；

第m个发射天线阵元发射的一组脉冲信号为S_m(t)，如下式所示：

$S_m\left(t\right)=A_m\underset{i=0}{\overset{Q-1}{\&Sigma;}}\exp \left(j2{\mathrm{\&pi;f}}_{i}t\right)rect(t-iTr),$

m∈(1,2,3,…,M)

式中A_m为第m个发射天线阵元发射信号的能量；

M个天线阵元发射完毕即完成一次监测区域的扫描；

Ⅱ、反射回波采集

发射天线阵列发射雷达信号的同时，接收天线阵列对监测区域反射的雷达回波进行分时接收；每个发射天线阵元发射的N组脉冲在天线分时控制单元和接收分时选择器的控制下依次由N个接收天线阵元分时接收，每个接收天线阵元一次接收某个发射天线阵元的一组脉冲；

接收天线阵列的第n根天线阵元接收到由发射天线阵列第m根天线阵元发射信号的回波，并将该观测通道称为mn观测通道，该回波信号为如下式所示:

${\tilde{S}}_{mn}\left(t\right)=A_m\mathrm{\&delta;}\underset{i=0}{\overset{Q-1}{\&Sigma;}}\exp \left(j2{\mathrm{\&pi;f}}_i\right(t-{\mathrm{\&tau;}}_m^n\left)rect\right(t-{\mathrm{\&tau;}}_m^n-iTr),$

n∈(1,2,3,…,N)

式中δ表示目标散射系数，表示该mn通道产生的时延；如下式所示：

${\mathrm{\&tau;}}_m^n=\frac{\sqrt{{(x_1-x_n)}^2+{y_1}^2}+\sqrt{{(x_1-x_m)}^2+{y_1}^2}}{C},$

式中(x₁,y₁)、(x_n,0)、(x_m,0)分别为目标和收发天线阵元的坐标；雷达监测系统的MIMO雷达天线阵列中心位置为坐标原点，C表示光速；

回波信号经低噪声放大单元放大，在正交解调单元，回波信号与信号调制单元输出的参考信号S(t)进行正交下变频，得到I、Q两路信号送入数据采集单元；一个通道数据采集完后进行堆栈存储，一次雷达照射监测区域后得到一个回波数据矩阵，记为I[MN,Q]，MN表示MIMO天线阵列所形成的观测通道数，Q表示步进频信号每组脉冲的子脉冲个数；数据采集单元的采样所得雷达回波数据矩阵的第mn行数据表示如下：

$\begin{array}{c}{{\tilde{S}}^{\&prime;}}_{mn}\left(t\right)=I+jQ\\ =A_m\mathrm{\&delta;}\exp \left(j2{\mathrm{\&pi;f}}_i\left(-{\mathrm{\&tau;}}_m^n\right)\right)\end{array},$

i∈(0,1,2,…,Q-1)

雷达连续多次照射同一监测区域，得到多个类似的雷达回波数据矩阵；

Ⅲ、回波数据成像处理

步骤Ⅱ数据采集单元得到的一个雷达回波数据矩阵I[MN,Q]，具体表述如下：

$\begin{array}{c}I\&lsqb;MN,Q\&rsqb;=\\ \left[\begin{array}{ccccccc}{E}_{11,0}& E_{11,1}& E_{11,2}& ...& E_{11,i}& ...& E_{11,Q-1}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ E_{mn,0}& E_{mn,1}& E_{mn,2}& ...& E_{mn,i}& ...& E_{mn,Q-1}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ E_{MN,0}& E_{MN,1}& E_{MN,2}& ...& E_{MN,i}& ...& E_{MN,Q-1}\end{array}\right]\end{array},$

其中， $E_{mn,i}=A_m\mathrm{\&delta;}\exp \left(j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\right(-{\mathrm{\&tau;}}_m^n\left)\right)\exp \left(j2\mathrm{\&pi;}i\mathrm{\&Delta;}f\right(-{\mathrm{\&tau;}}_m^n\left)\right);$

Ⅲ-1、逆傅里叶变换与距离向压缩

对矩阵I[MN,Q]按行分别进行逆傅里叶变换，对I[MN,Q]的mn行数据进行逆傅里叶变换如下，

$\begin{array}{c}{S}_r\left(k\right)=IFFT\left({{\tilde{S}}^{\&prime;}}_{mn}\right(t\left)\right)\\ \&ap;\frac{A_m\mathrm{\&delta;}}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0{\mathrm{\&tau;}}_m^n\right)\sin c\left(\mathrm{\&pi;}B\right(t_k-\frac{2R_1}{C}\left)\right)\end{array},$

式中，k∈(0,1,2,…,Q-1)，B为信号带宽，令 经过距离向压缩后，雷达回波数据矩阵表示如下：

$\begin{array}{c}{I}_1\&lsqb;MN,Q\&rsqb;=\\ \left[\begin{array}{ccccccc}{S}_{a,11}{U}_0& S_{a,11}{U}_1& S_{a,11}{U}_2& ...& S_{a,11}{U}_k& ...& S_{a,11}{U}_{Q-1}\\ .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .\\ S_{a,mn}{U}_0& S_{a,mn}{U}_1& S_{a,mn}{U}_2& ...& S_{a,mn}{U}_k& ...& S_{a,mn}{U}_{Q-1}\\ .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .& .\\ S_{a,MN}{U}_0& S_{a,MN}{U}_1& S_{a,MN}{U}_2& ...& S_{a,MN}{U}_k& ...& S_{a,MN}{U}_{Q-1}\end{array}\right]\end{array},$

Ⅲ-2、校正因子和对雷达回波数据相位不连续的校正

求解出校正因子如下：

$S_{jiao}=\exp \left(j\frac{2\mathrm{\&pi;}}{2R_0}\right({x_m}^2+{x_n}^2\left)\right)$

m∈(1,2,…,M)，

n∈(1,2,…,N)

校正因子用矩阵形式表示如下：

步骤Ⅲ-1所得的雷达回波数据矩阵I₁[MN,Q]与校正因子S_jiao[MN,MN]相乘所得结果为对雷达回波数据相位不连续校正后的雷达回波数据矩阵I₂[Q,MN]，如下：

$\begin{array}{c}{I}_2\&lsqb;Q,MN\&rsqb;=\\ {\left[\begin{array}{ccccccc}{S^{\&prime;}}_{r,110}{Y}_{11}& {S^{\&prime;}}_{r,111}{Y}_{11}& {S^{\&prime;}}_{r,112}{Y}_{11}& ...& {S^{\&prime;}}_{r,11k}{Y}_{11}& ...& {S^{\&prime;}}_{r,11Q-1}{Y}_{11}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ {S^{\&prime;}}_{r,mn0}{Y}_{mn}& {S^{\&prime;}}_{r,mn1}{Y}_{mn}& {S^{\&prime;}}_{r,mn2}{Y}_{mn}& ...& {S^{\&prime;}}_{r,mnk}{Y}_{mn}& ...& {S^{\&prime;}}_{r,mnQ-1}{Y}_{mn}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ {S^{\&prime;}}_{r,MN0}{Y}_{MN}& {S^{\&prime;}}_{r,MN1}{Y}_{MN}& {S^{\&prime;}}_{r,MN2}{Y}_{MN}& ...& {S^{\&prime;}}_{r,MNk}{Y}_{MN}& ...& {S^{\&prime;}}_{r,MNQ-1}{Y}_{MN}\end{array}\right]}^T\end{array}$

其中， ${S^{\&prime;}}_{r,mnk}=\frac{A_m\mathrm{\&delta;}}{Q}\exp (-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C})\sin c\left(\mathrm{\&pi;}B\right(t_k-\frac{2R_1}{C}\left)\right),Y_{mn}=\exp \left(j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{sin\mathrm{\&theta;}(x_m+x_n)}{C}\right);$

Ⅲ-3、时延补偿因子和波束形成法方位向聚焦

计算各个观测通道的时延补偿因子，组成一个时延补偿因子矩阵S_bf；首先计算监测区域波达角的覆盖范围将其均匀地分为L份，L取值满足ρ_a为用波束宽度表示的方位向分辨率，如下所示：

${\mathrm{\&theta;}}_l=\frac{2arcsin\left(\frac{x}{R_{min}}\right)}{L-1}l-arcsin\left(\frac{x}{R_{min}}\right),l\&Element;(0,1,2,...,L-1)$

令波束形成的时延补偿因子如下：

$\begin{array}{c}{S}_{bf}\&lsqb;MN,L\&rsqb;=\\ \left[\begin{array}{ccccccc}{P}_{0,11}& P_{1,11}& P_{2,11}& ...& P_{l,11}& ...& P_{L-1,11}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ P_{0,mn}& P_{1,mn}& P_{2,mn}& ...& P_{l,mn}& ...& P_{L-1,mn}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ P_{0,MN}& P_{1,MN}& P_{2,MN}& ...& P_{l,MN}& ...& P_{L-1,MN}\end{array}\right]\end{array}$

各发射天线阵元功率A_m＝A，方位向数据聚焦，令

$X_{k,l}=\sin c\left(\mathrm{\&pi;}B\right(t_k-\frac{2R_1}{C}\left)\right)\sin c\left(\frac{MN}{2}\mathrm{\&pi;}\right(sin\mathrm{\&theta;}-{\mathrm{sin\&theta;}}_l\left)\right):$

$\begin{array}{c}{I}_3\&lsqb;Q,L\&rsqb;=I_2\&lsqb;Q,MN\&rsqb;\&CenterDot;S_{bf}\&lsqb;MN,L\&rsqb;=\\ \left[\begin{array}{ccccc}\frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{0,0}& ...& \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{0,l}& ...& \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{0,L-1}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{k,0}& ...& \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{k,l}& ...& \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{k,L-1}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{Q-1,0}& ...& \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{Q-1,l}& ...& \frac{A\mathrm{\&delta;}MN}{Q}\exp \left(-j2{\mathrm{\&pi;f}}_0\frac{2R_1}{C}\right)X_{Q-1,L-1}\end{array}\right]\end{array}$

完成了雷达数据的聚焦成像，所得I₃[Q,L]为复影像；

Ⅳ、复影像对配准和差分干涉相位

Ⅳ-1、复影像对配准

雷达连续对监测区域进行监测，所得雷达原始数据聚焦成像后获得多幅复影像，按时间顺序选取第一幅复影像为主影像，其余为辅影像，辅影像与主影像组成复影像对；复影像对配准使复影像对中同一个像素点对应监测区域中的同一地区；配准的复影像对后，分别表示为I_主[Q,L]，I_辅[Q,L]，

在辅复影像中目标(x₁,y₁)的距离值用R₂表示，波达角用θ'表示，令 ${X^{\&prime;}}_{k,l}=\sin c\left(\mathrm{\&pi;}B\right(t_k-\frac{2R_2}{C}\left)\right)\sin c\left(\frac{MN}{2}\mathrm{\&pi;}\right({\mathrm{sin\&theta;}}^{\&prime;}-{\mathrm{sin\&theta;}}_l\left)\right);$

复影像对具体表述如下：

Ⅳ-2、求差分干涉相位

将复影像中幅度值低于一定阈值的像素点屏蔽，复影像对进行复共轭乘,表述如下：

△I[Q,L]＝<I_辅[Q,L]·I_主 ^*[Q,L]>

从上式得到差分干涉相位Δφ，如下所示：

$\mathrm{\&Delta;}\mathrm{\&Phi;}=-4\mathrm{\&pi;}\frac{(R_1-R_2)}{\mathrm{\&lambda;}}$

其中，R₁为形变前在雷达视线上的距离，R₂为形变后在雷达视线上的距离；

Ⅴ、形变值提取与预警

根据步骤Ⅳ得到的形变值的绝对相位，用下式通过差分干涉相位反演得到形变值ΔR，

$\mathrm{\&Delta;}R=-\frac{\mathrm{\&lambda;}}{4\mathrm{\&pi;}}\mathrm{\&Delta;}\mathrm{\&Phi;}$

设置所监测山体滑坡的预警值ΔR_M，当形变值ΔR的绝对值大于或等于ΔR_M，系统显示与预警单元报警。

8.根据权利要求7所述的山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法，其特征在于：

所述步骤Ⅳ-1的复影像对配准过程中在复影像对中选定主、辅影像后，参考雷达的坐标参数，按照粗配准、像元级配准和亚像元级配准将辅影像配准到与主影像对应。

9.根据权利要求7所述的山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法，其特征在于：

所述步骤Ⅳ-2中，将复影像中各像素点的幅度值归一化表示，复影像中像素点最大幅度值为Amax，任意点i的幅度值为A_i，幅度值归一化后为A_归一，具体计算公式如下：最大幅度值归一化后为1,所述幅度阈值设定为0.31到0.01，复影像中幅度值归一化后低于幅度阈值的像素点屏蔽。

10.根据权利要求8所述的山体滑坡的MIMO雷达监测系统的监测方法，其特征在于：

所述步骤Ⅳ-2中，当山体形变值超出相位将出现缠绕，此时所得的相位为相对相位，采用Goldstein枝切法进行相位解缠，得到绝对相位。