CN105182339A - 一种基于角反射器的边坡形变监测环境影响校正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于角反射器的边坡形变监测环境影响校正方法，属于地面雷达监测技术领域。将角反射器和目标点的雷达监测数据进行定标、聚焦、干涉和差分处理，获得角反射器和目标点的位移值，根据泰森多边形法则，得到Voronoi图，获得距离目标点最近的角反射器点和目标点的几何位置关系，根据获得的目标点的位移减去距离目标点最近的得到的角反射器位移，采用单个角反射器对目标点进行环境影响校正，获得目标点的有效位移；在单个角反射器校正后，存在较大偏差时，根据角反射器点和目标点几何位置关系，进行权重配置，采取多个角反射器加权平均的方式，进行环境影响校正。该方法结合地面雷达干涉测量原理和泰森多边形法则，有效地对环境影响进行校正。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于角反射器的边坡形变监测环境影响校正方法，属于地面雷达监测技术领域。
背景技术
常规监测技术，如测斜仪、引伸计、GPS或地形调查等只提供在滑坡区有限数量点的位移信息，而地面合成孔径雷达干涉测量技术已经证明其对面位移的监测能力，广泛用于冰川、火山等滑坡监测和灾害预警。另外，地面雷达干涉测量技术由于不受光照、气候条件等的影响，弥补了星载雷达受搭载平台和卫星参数影响精度不高的不足，能生成高精度的数字高程模型。地面雷达采用步进频率微波信号作为传播信号，容易受到湿度、温度、气压等大气因素的影响。如何消除环境影响，成为地面雷达实现高精度测量的关键所在。
环境影响是雷达干涉测量中主要误差来源，国内外进行了大量的试验和研究。Noferini等人分析了大气水汽含量在时空上的变化对地面干涉测量的影响，提出了用外部辅助数据和永久散射体技术两种校正方法，并成功应用于意大利CitrineValley的山体滑坡监测（2009年，LuziG,，NoferiniL，Mecattid等，在《IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing》第47卷第2期发表文章“UsingaGroundBasedSARInterferometerandaTerrestrialLaserScannertoMonitoraSnow-CoveredSlope:ResultsfromanExperimentalDataCollectioninTyrol(Austria)”。）MontiGuarnier等人采取统计分析的手段，得到地面雷达干涉测量受大气影响引起的相位变化，并进行相应的补偿（2011年，IanniniLandMontiGuarnieriA，在《GeoscienceandRemoteSensingLetters》第3卷第8期发表文章“AtmosphericPhaseScreeninGround-BasedRadar:StatisticsandCompensation”。）国内学者张祥等人分析了小范围监测区域短时间内的大气扰动变化，实现对其扰动误差的校正（2011年，张祥、陆必应、宋千等，在《雷达科学与技术》第9卷第6期发表文章“地基SAR差分干涉测量大气扰动误差校正”。）徐亚明、周校等提出一种基于离散稳定点的全局环境改正方法，但只适用于小范围区域（2013年，徐亚明、周校、王鹏、邢诚等，在《大地测量与地球动力学》第33卷第3期上发表文章“地基雷达干涉测量的环境改正方法研究”。）华远锋、李连友等研究了测定大气参数校正法和选取稳定点校正法的影响因素，分析了它们的优缺点，实验表明这两种方法在短时间近距离观测中可有效改正环境影响（2013年，华远峰、李连友、胡伍生、金旭辉、孙腾科等，在《东南大学学报（自然科学版）》第43卷18期上发表文章“地面雷达静态微变形测量环境影响改正方法研究”。）
纵观前文提到的地面雷达干涉测量气象影响校正方法，每一种都有自身独特的优势，但也都存在较为明显的不足：
①PS技术能同时解决空间时间去相关和大气效应问题，但要求数据量大、数据处理复杂、只适用于空间变化较平滑且存在持续变形的小范围区域等。
②已有的大气折射模型校正方法，将传播路径上的大气变化简单视作均匀的，只适合小区域、短距离观测。
③利用外部辅助数据进行校准，可靠性取决于外部数据的精度和插值算法，而与SAR影像分辨率相当的辅助数据难以获取。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题及不足，本发明提供一种基于角反射器的边坡形变监测环境影响校正方法。该校正方法结合了地面雷达干涉测量原理和泰森多边形法则，综合运用实验分析和程序设计方法，可以有效地对环境影响进行校正。所以此方法可以作为地面雷达监测环境影响校正的核心技术，能实现高精度观测和滑坡灾害预警，从而便于进一步将地面雷达用于边坡监测。本发明通过以下技术方案实现。
地面雷达监测技术原理：
地面雷达采用了合成孔径雷达、干涉测量和步进频率连续波等先进技术以获取高精度、高分辨率的变形信息。其中，步进频率连续波和合成孔径雷达技术用于提高雷达影像的距离向分辨率和方位向分辨率，干涉测量技术用于提取变形信息。
（a）合成孔径雷达技术
合成孔径雷达技术利用合成孔径雷达的相位信息提取目标大范围、高精度、全天候的三维变化信息。地面雷达监测设备的天线沿轨道扫描时，相当于增大了天线孔径，提高了角度向分辨率，可达到4.4mrad。
（b）干涉测量技术
对于目标物的每一次测量都包括两方面信息：振幅|I(n)|和相位φn。干涉测量技术主要通过雷达不同时间得到的目标物反射波的相位信息的差异进行分析，从而演算出位移变化量。
经过雷达的第一次发射和接收雷达波，定位目标所在的位置和雷达波相位信息。通过第二次发射和接收雷达波，确定该时刻目标的位置和雷达波相位信息。通过两次接收雷达波的相位信息精确计算目标的径向位移变化。
（c）步进频率连续波技术
在同时发射n组连续频率的电磁波，每组电磁波的脉冲持续时间为T，该组连续的电磁波就是步进频率的电磁波。
它为雷达提供了很高的距离向分辨率。雷达能够提供的频率带宽最大为，通过得到的距离向分辨率为0.5m。依据这个分辨率，将雷达监测区域沿径向每0.5m分割成一个监测单元。通过该项技术得到的是一个一维切面图，称为距离向切面图。在这个切面上，按照距离向分辨率（0.5m）进行分割。
泰森多边形法则原理：
从几何角度来看，两基站的分界线是两点之间连线的铅直等分线，将全平面分为两个半平面，各半平面中任何一点与本半平面内基站的间隔都要比到另一基站间隔小。当基站数量在二个以上时，全平面会划分为多个包罗一个基站的区域，区域中任何一点都与本区域内基站间隔最近，是以这些个区域可以看作是基站的覆盖区域，我们将这种由多个点将平面划分成的图称为泰森多边形，又称为Voronoi图。
泰森多边形的特性是：
①每个泰森多边形内仅含有一个基站；
②泰森多边形区域内的点到相应基站的距离最近；
③位于泰森多边形边上的点到其两边的基站的距离相等。
永久散射体技术原理：
角反射器具有高反射强度、高相关性和高质量相位，观测周期内保持稳定，相位变化完全由环境影响引起，可以作为观测场景内的稳定点，即=0，则。角反射热信噪比高，估计信噪比高，在雷达信噪比图像上呈红色。根据安置前后的图像对比，准确识别出所有角反射器的位置。
一种基于角反射器的边坡形变监测环境影响校正方法，其具体步骤如下：
步骤1、根据前期观测数据，选择稳定位置，实地踏勘，安置角反射器，角反射在雷达信噪比图像上呈现红色，经安置前后的图像对比，识别出所有角反射器在雷达影像上的位置，并记录其几何位置、估计信噪比、热信噪比和相关性信息；
步骤2、将通过步骤1得到的角反射器和目标点的雷达监测数据进行定标、聚焦、干涉和差分处理，获得角反射器和目标点的位移值，目标点的位移值，其中为目标点环境引起的位移，为目标点的有效位移，根据永久散射体技术原理，角反射器的位移，其中为角反射器环境引起的位移；
步骤3、根据泰森多边形法则，以角反射器点和目标点在雷达二维坐标系下的坐标值为数据基础，借助编程，得到Voronoi图，获得距离目标点最近的角反射器点和目标点的几何位置关系，根据步骤2获得的目标点的位移减去距离目标点最近的步骤2得到的角反射器位移，采用单个角反射器对目标点进行环境影响校正，获得目标点的有效位移；
步骤4、在单个角反射器校正后，存在较大偏差时，根据角反射器点和目标点的几何位置关系，进行权重配置，采取多个角反射器加权平均的方式，进行环境影响校正。
所述步骤1的具体过程为：
1.1、首先安置地面雷达设备，采集安置角反射器前的数据；
1.2、对1.1采集的数据进行定标、聚焦；
地面雷达干涉测量采集单元获取的数据不能称之为图像，它是一维的信号数据，因此必须对数据进行定标和聚焦处理，这样可以得到距离向分辨率0.5m，方位向分辨率4.4mrad的二维扇形图像；
1.3、根据前期观测数据，选择稳定位置，实地踏勘，安置角反射器；
1.4、采集安置角反射器后的数据；
1.5、对1.4采集的数据进行定标、聚焦；
地面雷达干涉测量采集单元获取的数据不能称之为图像，它是一维的信号数据，因此必须对数据进行定标和聚焦处理，这样可以得到距离向分辨率0.5m，方位向分辨率4.4mrad的二维扇形图像；
1.6、角反射在雷达信噪比图像上呈现红色，经安置前后的图像对比，识别出所有角反射器在雷达影像上的位置，并记录其几何位置、估计信噪比、热信噪比和相关性等信息。
所述步骤3的具体过程为：
3.1、根据泰森多边形法则，用角反射器点和目标点在雷达二维坐标系下的坐标值作为数据基础，借助编程，以角反射器为基站，当目标点与某个角反射器点距离最近时，就将其归属到这个角反射器所在的基站，得到Voronoi图；从Voronoi图中我们可以看出距离每个角反射器点最近的目标点，和目标点与角反射器点的几何位置关系；
3.2、根据3.1得出的距离目标点最近的角反射器点的位移值，完全由环境影响引起，而目标点的位移值为，包括目标点环境引起的位移和有效位移，用目标点的位移减去距离目标点最近的角反射点的位移，也就是减去环境引起的位移，得到有效位移，即实际位移值，从而实现环境影响校正；
3.3、对校正后的目标点的形变曲线进行分析，如果存在校正结果不理想的情况，则需进一步分析。
所述步骤4的具体过程为：针对单角反射器校正结果不理想，误差较大的情况，根据步骤3中得到的Voronoi图，结合目标点与邻近角反射器的几何位置关系，进行权重配置，采取多个角反射加权的方式，对环境影响进行校正。多角反射器加权平均的校正方式，在单角反射器点和目标点的传播路径存在明显差异，加之野外不确定因素的影响，以致校正结果不理想，误差较大的情况下，能大大提高校正精度。
本发明的有益效果是：本模型可以作为地面雷达监测环境影响校正的核心技术，能满足大范围边坡长时间、远距离监测的要求，为地面雷达干涉测量技术应用于边坡高精度变形监测，提供技术支撑。
附图说明
图1是本发明流程示意图；
图2是本发明角反射器安置和识别示意图；
图3是本发明数据采集示意图；
图4是本发明边坡分区示意图（Voronoi图）；
图5是本发明单角反射器校正后的形变曲线图；
图6是本发明多角反射器加权平均校正后的形变曲线图；
图7是本发明TM30监测在雷达视线方向的累积位移折线图；
图8是本发明IBIS-L系统监测在雷达视线方向的累积位移折线图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。
实施例1
为了进一步验证该模型的可行性，采用该模型对IBIS-L系统监测进行环境影响校正，并将校正后的结果和TM30全站仪监测结果进行对比分析，实验在糯扎渡水电站进行。TM30监测需在边坡上建立观测墩作为监测点，根据已有的观测墩，在边坡上选择了三个监测点进行对比分析，三个监测点均匀分布于边坡上。由于TM30监测的是三维位移，IBIS-L系统只能监测雷达视线方向的位移，需进行投影变换。先用TM3O测出雷达仪器的中点坐标，用目标点的坐标减去雷达仪器中点坐标，得到雷达视线方向的向量，用后期的TM30监测的坐标值减去前一期TM30监测的坐标值，得到三维位移向量，根据向量的空间性质，计算三维位移向量在雷达视向方向的投影值，即为TM30监测出的雷达视线方向的位移值。
根据糯扎渡水电站的实际情况，经过现场踏勘，在边坡上共安置角形反射器作为稳定点；地面微波干涉雷达设备采用了IBIS-L系统，安置在边坡对岸的简易棚内，监测频率为24小时实时监测，一次采样时间为6分钟；同时采用TM30全站仪监测目标点位移，发明数据采集装置示意图如图3所示。TM30全站仪和地面雷达监测同时进行，并用TM30全站仪测出雷达设备的中心点的三维坐标，结合空间向量的性质，将TM30监测出的三维位移向量投影到雷达视线方向，并计算TM30全站仪监测在雷达视线方向的累积位移；同时，对地面雷达监测数据进行、聚焦、干涉和差分处理和环境影响校正，获得雷达监测的每期位移和累积位移，绘制折射图，与TM30监测结果进行对比分析。
如图1所示，该基于角反射器的边坡形变监测环境影响校正方法的具体步骤包括如下：
步骤1、角反射在雷达信噪比图像上呈现红色，经安置前后的图像对比，识别出所有角反射器在雷达影像上的位置，并记录其几何位置、估计信噪比、热信噪比和相关性等信息（角反射器安置和识别示意图如图2所示）；
步骤2、将通过步骤1得到的角反射器和目标点的雷达监测数据进行定标、聚焦、干涉和差分处理，获得角反射器和目标点的位移值，目标点的位移值，其中为目标点环境引起的位移，为目标点的有效位移，根据永久散射体技术原理，角反射器的位移，其中为角反射器环境引起的位移；
步骤3、根据泰森多边形法则用角反射器点和目标点在雷达二维坐标系下的坐标值作为数据基础，借助编程，以角反射器为基站，当目标点与某个角反射器点距离最近时，就将其归属到这个角反射器所在的基站，(边坡分区示意图即Voronoi图如图4所示，可以看出，距离角反射器1最近的目标点是目标点6、目标点8和目标点15)。根据前述得出的距离目标点最近的角反射器点的位移值，完全由环境影响引起，而目标点的位移值为，包括目标点环境引起的位移和有效位移，用目标点的位移减去距离目标点最近的角反射点的位移，也就是减去环境引起的位移，得到有效位移，即实际位移值，从而实现环境影响校正（单角反射器校正后的形变曲线图如图5所示）。
步骤4、在单个角反射器校正后，存在较大偏差时（如图5所示13、14、15号目标点经单角反射器校正后图形较为稳定，偏差小，而16号目标点图形波动较大、偏差大，需进一步校正），根据角反射器点和目标点的几何位置关系，进行权重配置，采取多个角反射器加权平均的方式，进行环境影响校正（根据16号观测墩、8号角反射器、3号角反射器、7号角反射器、9号角反射器在雷达系统下的坐标分别为（341.0，845.7）、（368.9，821.7）、（365.4，875.0）、（388.4，835.3）、（278.5，850.3），计算雷达视向的距离分别为36.80、38.13、48.53、62.67，则权值分别为0.198、0.205、0.260、0.337，所以16号目标点受环境影响的位移值为：0.198*8号角反射器的位移值+0.205*3号角反射器的位移值+0.260*7号角反射器的位移值+0.337*9号角反射器的位移值。用步骤2中获得的16号目标点的位移值减去其受环境影响的位移值，得到16号目标点的有效位移值，形变曲线如图6所示）。步骤5、根据TM30的监测数据和TM30全站仪测出雷达设备的中心点的三维坐标，结合空间向量的性质，将TM30监测出的三维位移向量投影到雷达视线方向（全站仪测量三维位移在雷达视向的投影计算如表1所示），然后计算TM30全站仪监测在雷达视线方向的累积位移（全站仪测量在雷达视线方向的累积位移计算如表2所示）。
表1
表2
步骤6、由于IBIS-L系统是连续观测，TM30全站仪是非连续的，监测周期为四天一次，故而从IBIS-L系统监测数据中提取出8月15日、8月17日、8月21日、8月25日、8月28日、9月2日、9月6日和9月11日的位移值（如表3所示），并计算累积位移量（如表4所示）。
表3
表4
步骤7、根据TM30全站仪获得的点位1、点位2和点位3的在雷达视线方向的累积位移值，绘制折线图，如图7所示；根据BIS-L系统监测出点位1、点位2和点位3的累积位移值，绘制折线图，如图8所示。
由图7可以看出，TM30全站仪测量的点位1、点位2和点位3的累积位移有正有负，都在3个毫米内波动，呈不规则分布，误差在毫米级。由图8以看出，IBIS-L系统监测误差在正负零点几个毫米之间波动，但能监测出毫米级的形变趋势，在雷达视线方向，精度优于TM30全站仪。
经试验论证和对比分析，该环境影响校正方法行之有效，使得IIBIS-L系统在雷达视线方向的监测能达到亚毫米级，精度优于TM3O，为将IBIS-L系统进一步应用于高精度边坡监测提供技术支撑。
实施例2
如图1所示，该基于角反射器的边坡形变监测环境影响校正方法，其具体步骤如下：
步骤1、根据前期观测数据，选择稳定位置，实地踏勘，安置角反射器，角反射在雷达信噪比图像上呈现红色，经安置前后的图像对比，识别出所有角反射器在雷达影像上的位置，并记录其几何位置、估计信噪比、热信噪比和相关性信息；
步骤2、将通过步骤1得到的角反射器和目标点的雷达监测数据进行定标、聚焦、干涉和差分处理，获得角反射器和目标点的位移值，目标点的位移值，其中为目标点环境引起的位移，为目标点的有效位移，根据永久散射体技术原理，角反射器的位移，其中为角反射器环境引起的位移；
步骤3、根据泰森多边形法则，以角反射器点和目标点在雷达二维坐标系下的坐标值为数据基础，借助编程，得到Voronoi图，获得距离目标点最近的角反射器点和目标点的几何位置关系，根据步骤2获得的目标点的位移减去距离目标点最近的步骤2得到的角反射器位移，采用单个角反射器对目标点进行环境影响校正，获得目标点的有效位移；
步骤4、在单个角反射器校正后，存在较大偏差时，根据角反射器点和目标点的几何位置关系，进行权重配置，采取多个角反射器加权平均的方式，进行环境影响校正。
所述步骤1的具体过程为：
1.1、首先安置地面雷达设备，采集安置角反射器前的数据；
1.2、对1.1采集的数据进行定标、聚焦；
地面雷达干涉测量采集单元获取的数据不能称之为图像，它是一维的信号数据，因此必须对数据进行定标和聚焦处理，这样可以得到距离向分辨率0.5m，方位向分辨率4.4mrad的二维扇形图像；
1.3、根据前期观测数据，选择稳定位置，实地踏勘，安置角反射器；
1.4、采集安置角反射器后的数据；
1.5、对1.4采集的数据进行定标、聚焦；
地面雷达干涉测量采集单元获取的数据不能称之为图像，它是一维的信号数据，因此必须对数据进行定标和聚焦处理，这样可以得到距离向分辨率0.5m，方位向分辨率4.4mrad的二维扇形图像；
1.6、角反射在雷达信噪比图像上呈现红色，经安置前后的图像对比，识别出所有角反射器在雷达影像上的位置，并记录其几何位置、估计信噪比、热信噪比和相关性等信息。
所述步骤3的具体过程为：
3.1、根据泰森多边形法则，用角反射器点和目标点在雷达二维坐标系下的坐标值作为数据基础，借助编程，以角反射器为基站，当目标点与某个角反射器点距离最近时，就将其归属到这个角反射器所在的基站，得到Voronoi图；从Voronoi图中我们可以看出距离每个角反射器点最近的目标点，和目标点与角反射器点的几何位置关系；
3.2、根据3.1得出的距离目标点最近的角反射器点的位移值，完全由环境影响引起，而目标点的位移值为，包括目标点环境引起的位移和有效位移，用目标点的位移减去距离目标点最近的角反射点的位移，也就是减去环境引起的位移，得到有效位移，即实际位移值，从而实现环境影响校正；
3.3、对校正后的目标点的形变曲线进行分析，如果存在校正结果不理想的情况，则需进一步分析。
所述步骤4的具体过程为：针对单角反射器校正结果不理想，误差较大的情况，根据步骤3中得到的Voronoi图，结合目标点与邻近角反射器的几何位置关系，进行权重配置，采取多个角反射加权的方式，对环境影响进行校正。多角反射器加权平均的校正方式，在单角反射器点和目标点的传播路径存在明显差异，加之野外不确定因素的影响，以致校正结果不理想，误差较大的情况下，能大大提高校正精度。
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (4)
1.一种基于角反射器的边坡形变监测环境影响校正方法，其特征在于具体步骤如下：
步骤1、根据前期观测数据，选择稳定位置，实地踏勘，安置角反射器，角反射在雷达信噪比图像上呈现红色，经安置前后的图像对比，识别出所有角反射器在雷达影像上的位置，并记录其几何位置、估计信噪比、热信噪比和相关性信息；
步骤2、将通过步骤1得到的角反射器和目标点的雷达监测数据进行定标、聚焦、干涉和差分处理，获得角反射器和目标点的位移值，目标点的位移值，其中为目标点环境引起的位移，为目标点的有效位移，根据永久散射体技术原理，角反射器的位移，其中为角反射器环境引起的位移；
步骤3、根据泰森多边形法则，以角反射器点和目标点在雷达二维坐标系下的坐标值为数据基础，借助编程，得到Voronoi图，获得距离目标点最近的角反射器点和目标点的几何位置关系，根据步骤2获得的目标点的位移减去距离目标点最近的步骤2得到的角反射器位移，采用单个角反射器对目标点进行环境影响校正，获得目标点的有效位移；
步骤4、在单个角反射器校正后，存在较大偏差时，根据角反射器点和目标点的几何位置关系，进行权重配置，采取多个角反射器加权平均的方式，进行环境影响校正。
2.根据权利要求1所述的基于角反射器的边坡形变监测环境影响校正方法，其特征在于：所述步骤1的具体过程为：
1.1、首先安置地面雷达设备，采集安置角反射器前的数据；
1.2、对1.1采集的数据进行定标、聚焦；
地面雷达干涉测量采集单元获取的数据不能称之为图像，它是一维的信号数据，因此必须对数据进行定标和聚焦处理，这样可以得到距离向分辨率0.5m，方位向分辨率4.4mrad的二维扇形图像；
1.3、根据前期观测数据，选择稳定位置，实地踏勘，安置角反射器；
1.4、采集安置角反射器后的数据；
1.5、对1.4采集的数据进行定标、聚焦；
地面雷达干涉测量采集单元获取的数据不能称之为图像，它是一维的信号数据，因此必须对数据进行定标和聚焦处理，这样可以得到距离向分辨率0.5m，方位向分辨率4.4mrad的二维扇形图像；
1.6、角反射在雷达信噪比图像上呈现红色，经安置前后的图像对比，识别出所有角反射器在雷达影像上的位置，并记录其几何位置、估计信噪比、热信噪比和相关性等信息。
3.根据权利要求1所述的基于角反射器的边坡形变监测环境影响校正方法，其特征在于：所述步骤3的具体过程为：
3.1、根据泰森多边形法则，用角反射器点和目标点在雷达二维坐标系下的坐标值作为数据基础，借助编程，以角反射器为基站，当目标点与某个角反射器点距离最近时，就将其归属到这个角反射器所在的基站，得到Voronoi图；从Voronoi图中我们可以看出距离每个角反射器点最近的目标点，和目标点与角反射器点的几何位置关系；
3.2、根据3.1得出的距离目标点最近的角反射器点的位移值，完全由环境影响引起，而目标点的位移值为，包括目标点环境引起的位移和有效位移，用目标点的位移减去距离目标点最近的角反射点的位移，也就是减去环境引起的位移，得到有效位移，即实际位移值，从而实现环境影响校正；
3.3、对校正后的目标点的形变曲线进行分析，如果存在校正结果不理想的情况，则需进一步分析。
4.根据权利要求1所述的基于角反射器的边坡形变监测环境影响校正方法，其特征在于：所述步骤4的具体过程为：针对单角反射器校正结果不理想，误差较大的情况，根据步骤3中得到的Voronoi图，结合目标点与邻近角反射器的几何位置关系，进行权重配置，采取多个角反射加权的方式，对环境影响进行校正。
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|---|---|
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Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106441749A (zh) * | 2016-09-29 | 2017-02-22 | 北京建筑大学 | 一种基于微波干涉的桥梁动挠度检测的方法及装置 |
| CN106526593A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-03-22 | 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 | 基于sar严密成像模型的子像素级角反射器自动定位方法 |
| CN106772345A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-05-31 | 重庆大学 | 一种远距离即插即用型位移雷达目标反射器 |
| CN107505605A (zh) * | 2017-09-28 | 2017-12-22 | 公安部四川消防研究所 | 一种用于测量微小水平位移量的试验标定系统及其标定方法 |
| CN108931762A (zh) * | 2018-09-04 | 2018-12-04 | 中国安全生产科学研究院 | 边坡位移监测雷达精度标定装置 |
| CN109282789A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-01-29 | 安徽理工大学 | 一种基于北斗卫星与gps融合的矿区三维形变监测及数据处理方法 |
| CN110007280A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-12 | 中安国泰(北京)科技发展中心 | 可飞行部署的边坡雷达标定三棱锥形反射器 |
| CN110332912A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-15 | 东北大学 | 多功能角反射器、gb-sar监测数据精度检验方法及误差修正方法 |
| CN111505634A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-08-07 | 湖南鼎方量子科技有限公司 | 一种高精度边坡变形监测系统及方法 |
| CN111522005A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-08-11 | 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 | 一种形变监测与地形重构方法 |
| CN111738600A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-02 | 南通大学 | 一种基于高精度pm2.5反演结果的城市道路空气质量评价方法 |
| CN111751813A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-10-09 | 李坚 | 一种基于双毫米波雷达测距三角定位的边坡滑坡监测预警方法 |
| CN112113524A (zh) * | 2020-09-01 | 2020-12-22 | 河南理工大学 | 一种基于地质雷达和角反射器用于监测岩土体移动的系统 |
| CN112197690A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-08 | 深圳市水务规划设计院股份有限公司 | 基于角反射器的土石坝变形监测方法、系统及存储介质 |
| CN112344847A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-02-09 | 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 | 一种地基合成孔径雷达数据降噪方法 |
| CN112596055A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-04-02 | 中国地质大学（武汉） | 一种改正InSAR DEM残余系统误差的方法 |
| CN114396864A (zh) * | 2021-08-20 | 2022-04-26 | 上海交通大学 | 微波多维形变及振动测量方法与系统 |
| CN114966601A (zh) * | 2022-08-01 | 2022-08-30 | 南京隼眼电子科技有限公司 | 基于毫米波雷达的山体滑坡预测方法和电子设备 |
| CN117310635A (zh) * | 2023-11-29 | 2023-12-29 | 南京隼眼电子科技有限公司 | 雷达补偿方法、装置、雷达设备及存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001091649A (ja) * | 1999-09-20 | 2001-04-06 | Mitsubishi Electric Corp | 合成開口レーダ画像精密幾何補正用地上基準点装置 |
| DE102010001440A1 (de) * | 2010-02-01 | 2011-08-04 | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), 51147 | Verfahren zur Messung des Wasserstands eines Gewässers |
| CN204302489U (zh) * | 2015-01-05 | 2015-04-29 | 山东省地质环境监测总站 | 一种insar角反射器 |
-
2015
- 2015-09-25 CN CN201510617838.XA patent/CN105182339A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001091649A (ja) * | 1999-09-20 | 2001-04-06 | Mitsubishi Electric Corp | 合成開口レーダ画像精密幾何補正用地上基準点装置 |
| DE102010001440A1 (de) * | 2010-02-01 | 2011-08-04 | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), 51147 | Verfahren zur Messung des Wasserstands eines Gewässers |
| CN204302489U (zh) * | 2015-01-05 | 2015-04-29 | 山东省地质环境监测总站 | 一种insar角反射器 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| FERRETTI A等: ""PermanentScattersinSARInterferometry"", 《IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING》 * |
| 余红楚等: ""地面雷达在边坡形变观测中的环境影响校正"", 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 * |
| 王鹏等: ""地基SAR干涉测量原理及其形变监测应用研究"", 《测绘信息与工程》 * |
Cited By (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106441749A (zh) * | 2016-09-29 | 2017-02-22 | 北京建筑大学 | 一种基于微波干涉的桥梁动挠度检测的方法及装置 |
| CN106526593A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-03-22 | 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 | 基于sar严密成像模型的子像素级角反射器自动定位方法 |
| CN106526593B (zh) * | 2016-12-19 | 2019-01-11 | 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 | 基于sar严密成像模型的子像素级角反射器自动定位方法 |
| CN106772345A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-05-31 | 重庆大学 | 一种远距离即插即用型位移雷达目标反射器 |
| CN106772345B (zh) * | 2017-03-16 | 2023-09-26 | 重庆大学 | 一种远距离即插即用型位移雷达目标反射器 |
| CN107505605A (zh) * | 2017-09-28 | 2017-12-22 | 公安部四川消防研究所 | 一种用于测量微小水平位移量的试验标定系统及其标定方法 |
| CN107505605B (zh) * | 2017-09-28 | 2023-08-11 | 公安部四川消防研究所 | 用于测量微小水平位移量的试验标定系统及其标定方法 |
| CN108931762A (zh) * | 2018-09-04 | 2018-12-04 | 中国安全生产科学研究院 | 边坡位移监测雷达精度标定装置 |
| CN109282789A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-01-29 | 安徽理工大学 | 一种基于北斗卫星与gps融合的矿区三维形变监测及数据处理方法 |
| CN110007280A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-12 | 中安国泰(北京)科技发展中心 | 可飞行部署的边坡雷达标定三棱锥形反射器 |
| CN110332912A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-15 | 东北大学 | 多功能角反射器、gb-sar监测数据精度检验方法及误差修正方法 |
| CN111505634A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-08-07 | 湖南鼎方量子科技有限公司 | 一种高精度边坡变形监测系统及方法 |
| CN111522005A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-08-11 | 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 | 一种形变监测与地形重构方法 |
| CN111738600A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-02 | 南通大学 | 一种基于高精度pm2.5反演结果的城市道路空气质量评价方法 |
| CN111751813A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-10-09 | 李坚 | 一种基于双毫米波雷达测距三角定位的边坡滑坡监测预警方法 |
| CN111751813B (zh) * | 2020-07-23 | 2023-10-13 | 李坚 | 一种基于双毫米波雷达测距三角定位的边坡滑坡监测预警方法 |
| CN112113524A (zh) * | 2020-09-01 | 2020-12-22 | 河南理工大学 | 一种基于地质雷达和角反射器用于监测岩土体移动的系统 |
| CN112197690A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-08 | 深圳市水务规划设计院股份有限公司 | 基于角反射器的土石坝变形监测方法、系统及存储介质 |
| CN112344847A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-02-09 | 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 | 一种地基合成孔径雷达数据降噪方法 |
| CN112596055A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-04-02 | 中国地质大学（武汉） | 一种改正InSAR DEM残余系统误差的方法 |
| CN112596055B (zh) * | 2020-12-08 | 2023-04-25 | 中国地质大学（武汉） | 一种改正InSAR DEM残余系统误差的方法 |
| CN114396864A (zh) * | 2021-08-20 | 2022-04-26 | 上海交通大学 | 微波多维形变及振动测量方法与系统 |
| CN114396864B (zh) * | 2021-08-20 | 2023-02-28 | 上海交通大学 | 微波多维形变及振动测量方法与系统 |
| CN114966601A (zh) * | 2022-08-01 | 2022-08-30 | 南京隼眼电子科技有限公司 | 基于毫米波雷达的山体滑坡预测方法和电子设备 |
| CN114966601B (zh) * | 2022-08-01 | 2022-10-21 | 南京隼眼电子科技有限公司 | 基于毫米波雷达的山体滑坡预测方法和电子设备 |
| CN117310635A (zh) * | 2023-11-29 | 2023-12-29 | 南京隼眼电子科技有限公司 | 雷达补偿方法、装置、雷达设备及存储介质 |
| CN117310635B (zh) * | 2023-11-29 | 2024-02-02 | 南京隼眼电子科技有限公司 | 雷达补偿方法、装置、雷达设备及存储介质 |
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