CN108050964A - 一种基于微波干涉的二维面形变监测方法及系统 - Google Patents

一种基于微波干涉的二维面形变监测方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108050964A
CN108050964A CN201810087826.4A CN201810087826A CN108050964A CN 108050964 A CN108050964 A CN 108050964A CN 201810087826 A CN201810087826 A CN 201810087826A CN 108050964 A CN108050964 A CN 108050964A
Authority
CN
China
Prior art keywords
msub
mrow
error
deformation
radar
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810087826.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108050964B (zh
Inventor
刘忠
邓峰
彭志伟
蒋伟明
焦润之
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changsha Deep Pupil Mdt Infotech Ltd
Original Assignee
Changsha Deep Pupil Mdt Infotech Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changsha Deep Pupil Mdt Infotech Ltd filed Critical Changsha Deep Pupil Mdt Infotech Ltd
Priority to CN201810087826.4A priority Critical patent/CN108050964B/zh
Publication of CN108050964A publication Critical patent/CN108050964A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108050964B publication Critical patent/CN108050964B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B15/00Measuring arrangements characterised by the use of electromagnetic waves or particle radiation, e.g. by the use of microwaves, X-rays, gamma rays or electrons
    • G01B15/06Measuring arrangements characterised by the use of electromagnetic waves or particle radiation, e.g. by the use of microwaves, X-rays, gamma rays or electrons for measuring the deformation in a solid
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于微波干涉的二维面形变监测方法及系统,其中形变监测方法包括:S1、选择稳定参考点和目标待测点;S2、求各个点的形变量;S3、误差补偿;S4、求水平位移和竖直位移;S5、形变监测。本发明还提供一种形变监测系统,包括:至少两个微波干涉形变测量雷达、n个稳定参考点、若干个目标待测点、雷达控制系统及远程监测平台;其中:n≥2;雷达控制系统包括误差补偿模块、位移计算模块及形变监测模块。本发明是一种适用于边坡、大坝的形变监测,且安装简便、使用成本低、自动化程度和精度高、监测效果好、不易受干扰的,能通过测量二维面在水平和竖直方向上的形变分量而实现对其稳定性监测的形变监测方法和系统。

Description

一种基于微波干涉的二维面形变监测方法及系统
技术领域
本发明涉及一种二维面形变监测方法及系统,具体涉及一种基于微波干涉的二维面形变监测方法及系统。
背景技术
在自然界和日常生活中,形变现象随处可见,物体所能承受的形变量都有一定的范围,当其形变量超出容许的范围时,将有可能发生灾难性的后果,如形变过大而引起的:山体滑坡,大型桥梁、摩天大楼、大型大坝等的坍塌,这些都会导致巨大的灾难的发生。为避免及降低灾害发生时的生命财产损失,形变监测就显得尤为重要。
二维面形变监测以边坡监测为例,边坡监测技术经过多年的发展,根据监测对象的不同,大概可以分为以地表位移、地下水压力变化、爆破震动影响、锚固应力变化以及深部位移为主要监测对象等多类监测技术。其中:(1)监测地表位移为主的监测技术历史最为悠久,传统的地表位移监测技术主要通过大地测量法借助全站仪或者经纬仪对监测点坐标进行监测。近年来,随着电子信息技术的快速发展和各学科的交叉融合,多种地表位移监测技术不断涌现,如自动化全站仪监测网络、激光测距扫描技术、合成孔径雷达干涉测量技术、全球定位系统监测技术、数字成像监测技术、地理信息系统监测技术等,一系列的新型技术的发明和应用为边坡工程地表位移监测提供了更加方便有效地手段。(2)以地下水压力为主要监测对象的监测技术是将钻孔打在待检测并安装水压计从而探测边坡体内地下水的分布规律。(3)地震和爆破震动监测则是通过对爆破产生地震波的测试,解析出最大位移、速度、加速度、主振频率、波动速度和振动持续时间等参数来衡量爆破对边坡的影响程度。(4)锚固应力监测是通过监测布设在矿山边坡加固工程中锚索、锚杆上的高敏传感器、将下滑力的监测计算转化为对传感器数据的监测计算,继而计算出滑坡下滑力的大小,实现对施作锚固工程的局部高危边坡稳定性监测预警。这几类监测技术在特定条件或边坡稳定性评价的某方面具有独特的优势,但不具备推广到整个边坡全面监测的条件。
又以大坝的形变监测为例:大坝安全监测的内容包括:形变监测、渗流监测、应力应变监测、温度检测和环境监测等。其中形变监测和渗流监测是重点,而形变监测更是重中之重。一般情况下,大坝的异常都是先通过坝体的形变来反映出来的,所以对于大坝的安全监测中需要列在首位的就是形变监测。大坝的形变可以分为水平形变和竖直形变,其中:(1)水平形变的监测方法有引张线法、视准线法、激光准直法、交会监测法、GPS法和导线法等。引张线法和GPS法应用较多,引张线法成本较低、操作简单,但是自动化程度不高,测量精度和标尺选择有关;GPS法自动化程度较高,但是,精度较差、成本略高。(2)竖直形变的监测方法有几何水准法、静力水准法、三角高程法和多点位移计法等,常用的方法有几何水准法和静力水准法,其中几何水准法能满足大部分大坝的监测要求,但是没办法实现自动化;静力水准法精度高但是易受环境影响。
意大利IDS公司的IBIS-FM/FL系列产品同样是基于微波干涉技术的形变测量雷达系统,基于合成孔径成像算法,通过在高精度滑轨上直线匀速运动的雷达主机对观测场景形成不同时刻的雷达图像,并通过图像序列的相位变化估计场景中的形变,该方法存在一些局限性,如:1)体积重量大,部署困难;2)依赖场景中的强散射点,对于散射弱的区域测量效果差;3)容易受到地表植被和碎石的影响;4)无法测量大坝等二维面在水平和竖直方向上的形变分量。
本发明拟提供一种适用于边坡、大坝等二维面形变监测,通过测量二维面在水平和竖直方向上的形变分量实现形变监测目的的形变监测方法和系统。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种适用于边坡、大坝的形变监测,且安装简便、使用成本低、自动化程度和精度高、监测效果好、不易受干扰的,能通过测量二维面在水平和竖直方向上的形变分量而实现对其稳定性监测的形变监测方法和系统。
为了解决上述技术问题,本发明采用以下技术方案:
为便于本文的理解和叙述,现对以下名词作出说明:
1、雷达探测范围:表示本发明中微波干涉形变测量雷达的波束角范围和最大工作距离内的区域。
2、稳定参考点:指使用本发明中微波干涉形变测量雷达进行形变测量的过程中,形变量始终为零的参考点,也被称为固定参考点、地面控制点。
3、坐标系:本文使用的坐标系为三维坐标系,其xy平面与水平面平行,x轴与坡体竖直截面方向平行,如附图2所示。
4、水平位移和竖直位移:水平位移指坐标系x轴方向上的位移,竖直位移指坐标系z轴方向上的位移。
本发明提供一种基于微波干涉的二维面形变监测方法,该方法包括以下步骤:
S1、选择稳定参考点和目标待测点
在微波干涉形变测量雷达探测范围内,选择位于待监测的二维面上的若干目标待测点及n个稳定参考点;所述稳定参考点为在整个测量时间内不发生形变位移的点位,且稳定参考点的个数n≧2;
且满足|rik-rjk|≥δr,其中rik和rjk分别表示任意目标待测点i和j到微波干涉形变雷达k的距离,δr表示雷达的距离分辨率;
因为测量雷达有一个距离分辨率,就是说它在距离上面不能够分辨离得太近的两个目标,所以为了把参考点区分开来,必须满足距离间隔大于分辨率。
S2、求各个点的形变量
使用至少两台的微波干涉形变测量雷达同时对选择的稳定参考点和目标待测点进行形变测量并采集形变量数据,同时将形变量数据传输给雷达控制系统;
S3、误差补偿
雷达控制系统基于稳定参考点的形变量数据建立误差补偿模型,通过误差补充模型对目标待测点的形变量数据进行误差补偿,得到目标待测点的形变量Δl;
S4、求水平位移和竖直位移
雷达控制系统对目标待测点的形变量Δl根据其设定的坐标系进行数据投影,根据各稳定参考点、目标待测点、及微波干涉形变测量雷达的位置信息及其投影关系,求出目标待测点的水平位移和竖直位移;
S5、形变监测
在雷达控制系统内设置水平位移阀值和竖直位移阀值,当步骤S4中求出的水平位移超出水平位移阀值或者竖直位移超出竖直位移阀值,即判定该二维面发生危害,雷达控制系统发出警报信号给远程监测平台实现对该二维面的形变监测。
进一步地,
步骤S3中建立的误差补偿模型是指:将测量系统形变监测误差分为零均值误差和缓变误差;基于稳定参考点的形变量测量数据,采用时域平滑去除零均值误差,再采用最小二乘法求得稳定参考点的缓变误差;然后通过稳定参考点的缓变误差对目标待测点的测量数据进行补偿得到目标待测点的形变量Δl;
所述零均值误差指测量误差,所述缓变误差包括系统误差和单位距离大气误差。
进一步地,
步骤S3中的误差补偿模型具体是指:
其中:d1-dn分别代表n个稳定参考点的形变量数据经过L次求和之后补偿掉测量误差之后的数据;L代表时域窗长;dmea1i-dmeani分别代表n个稳定参考点的测量误差;dsysi代表系统误差;a(ti)代表单位距离大气误差;r1i-rni分别代表n个稳定参考点到微波干涉形变测量雷达的径向距离;
基于上述误差补偿模型,采用最小二乘法即可计算出系统误差dsys和单位距离大气误差a(t);
然后基于求得的系统误差dsys和单位距离大气误差a(t),根据如下公式补偿目标待测点的缓变误差,得到目标待测点的实际形变量Δl:
Δl=ddis=(d-dsys-a(t)·r)-dmea
其中:d表示雷达测得的目标待测点的形变量数据;λ表示雷达发射信号的波长;表示相位差;r为目标待测点到测量雷达的径向距离。
上述误差补偿模型的推演过程如下:
(1)首先某个稳定参考点的形变量d是微波干涉形变测量雷达根据如下公式计算得出:
其中:λ表示发射信号的波长;d表示形变量;表示相位差;
本发明是基于微波干涉的形变测量方法,微波干涉形变测量雷达是通过计算相邻采样间的干涉提取形变相位,并进一步计算形变量的,因此微波干涉形变测量雷达测得的稳定参考点的形变量d根据相位差进行计算;
其原理是:1、通过雷达向待测目标发射宽带调制信号,接收天线接收回波,经混频、滤波之后,再经过脉冲压缩处理,得到目标物的分布情况;2、雷达对连续接收到的两次回波信号进行差分,求出相位差,并算出形变量。
因为(2)分析稳定参考点的形变量d的构成,确定形变量d的计算公式:
形变量d包含监测物形变和形变误差,其表达式为:
d=ddis+derr
公式中:ddis表示监测物的形变,derr表示形变误差;
形变误差derr进一步包括:测量误差、雷达系统误差和大气误差,即:
derr=dmea+dsys+datm
公式中:dmea表示测量误差,dsys表示雷达系统误差,datm表示大气误差;
根据这些误差的特性,测量误差dmea属于零均值误差,雷达系统误差dsys和大气误差datm属于缓变系统误差,其中:雷达系统误差dsys是与测量距离无关的,而大气误差datm是正比于测量距离的。
由于在整个测量环境无明显差异时,可以将大气视为均匀分布,近似认为大气影响和径向距离呈线性关系,大气误差datm计算公式如下:
datm(t,rn)=a(t)·rn
公式中:rn代表待测点到测量雷达的径向距离;a(t)代表单位距离大气误差;
即:最后确定测量点的形变量d的计算公式如下:
由于稳定参考点在整个测量时间内不发生形变位移,即:
ddis1=ddis2=L=ddisn=0
得出n个稳定参考点的微波干涉形变测量d分别如下:
其中:dsys1=dsys2=L=dsysn=dsys
进一步,由于大气误差和系统误差是缓变误差,而雷达采样率远高于其缓变速率,所以在一定时间内上可以认为其是不变的,因此在时域上取均值将测量误差补偿掉,具体方法为选取时域窗长为L,最终确定误差补偿模型如下:
当n≥2时,可以基于上述误差补偿模型,采用最小二乘法计算出系统误差dsys和单位距离大气误差a(t)。
进一步地,
步骤S4具体包括如下步骤:设待测点的形变量Δl=(Δx,Δy,Δz),已有的测量数据及参考文献显示沿y轴方向的形变量Δy很小,若要测量y轴方向形变,则需要使用最少三台样机进行测量,设Δy=0,本发明选择对两台样机的模型进行说明(即n=2),若有需要,可以此类推;根据两台雷达的测量数据,建立如下形变量计算模型:
其中:Δr1和Δr2分别为雷达1和2测得的形变量,(x1,y1,z1)和(x2,y2,z2)分别表示同一测量点分别以雷达1和雷达2为原点时的相对坐标;
由此,求得待测点在水平方向和竖直方向的形变量为:
其中:且x1z2≠x2z1
进一步地,
步骤S1中还包括在选好的稳定参考点和目标待测点上设置反射增强体,所述反射增强体通过锚杆固定在岩土体内。
进一步地,
所述反射增强体为二面角反射器、三面角反射器或有源转发器/反射器,用于提高测量点雷达反射或散射强度。
本发明还提供一种采用上述基于微波干涉的二维面形变监测方法的形变监测系统,具体包括:
至少两个微波干涉形变测量雷达、n个稳定参考点、若干个目标待测点、雷达控制系统及远程监测平台;其中:n≥2;所述微波干涉形变测量雷达与雷达控制系统通讯连接,所述雷达控制系统与远程监测平台网络连接;
所述微波干涉形变测量雷达用于采集稳定参考点和目标待测点的形变量数据并传输给雷达控制系统;
所述雷达控制系统包括误差补偿模块、位移计算模块及形变监测模块:所述误差补偿模块用于对接收的稳定参考点的形变量数据建立误差补偿模型并对目标待测点的形变量数据进行补偿;所述位移计算模块用于根据设定的坐标系对目标待测点补偿后的数据进行投影,并根据各稳定参考点、目标待测点及微波干涉形变测量雷达的位置信息及其投影关系,求出目标待测点的水平位移和竖直位移并传输给远程监测平台;所述形变监测模块用于根据设定的水平位移阀值和竖直位移阀值实现对各目标待测点的形变监测并将监测结果实时传输给远程监测平台。
进一步地,
所述误差补偿模型具体是指将测量系统形变监测误差分为零均值误差和缓变误差;然后基于稳定参考点的形变量数据,采用时域平滑去除零均值误差,再采用最小二乘法求得稳定参考点的缓变误差;然后通过稳定参考点的缓变误差对目标待测点的测量数据进行补偿而建立的一种补偿模型;
所述零均值误差指测量误差,所述缓变误差包括系统误差和单位距离大气误差。
进一步地,
所述形变监测系统还包括若干个反射增强体,所述反射增强体与锚杆固定连接并通过锚杆固定在岩土层中;
所述反射增强体包括参考点反射增强体和待测点反射增强体,所述参考点反射增强体固定设置在稳点参考点处;所述待测点反射增强体在待测点处。
进一步地,
所述反射增强体为二面角反射器、三面角反射器或有源转发器/反射器,用于提高测量点雷达反射或散射强度。
本发明的有益效果:
本发明所提的方法和传统测量方法在测量精度、测量效率、部署成本、环境适应性等方面具有突出优势。形变测量雷达采用相位干涉技术,形变测量精度高;两部雷达设备就能够覆盖整个水坝或者边坡,测量结果全面准确,而常规系统监测大面积区域时需要密集布设传感器,造成系统的构建成本较高;在系统运行使用方面,形变测量雷达仅需维护两个雷达主机,操作便捷,而常规系统一般需要进入或接触监测区域布设传感器或辅助设备,系统构建比较费时,此外运行过程中更换电池、检测和修复损坏器件等工作都将耗费较大的时间和成本;形变测量雷达环境适应性强、不受光照、雨雪、烟雾霾等条件影响,可全天候全天时工作。此外,本发明所提供的方法能够同时将待测二维面的水平形变(水平位移)和竖直形变(竖直位移)同时测量出来,这将大大降低形变测量的时间和成本。
本发明提出的基于微波干涉的二维面形变监测方法及系统,具有全天候、全天时、监测灵敏度高、工作可靠性高、不受光照和天气影响、综合使用成本低和技术成熟等优点,其测量精度和自动化程度高且可以将形变量的突变过程记录下来,能够适用于边坡、大坝等二维面的稳定性监测,具有很好的可推广性。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。
在附图中:
图1本发明实施例边坡形变监测系统的结构示意图;
图2是本发明实施例边坡形变监测系统的应用示意图;
图3是本发明实施例的反射增强体安装示意图;
图4是本发明实施例目标待测点数据投影示意图;
图5是本发明实施例的形变监测方法流程示意图;
图6是本发明实施例的两雷达实验数据仿真图;
图7是本发明实施例的目标待测点的结果数据仿真图;
标记说明:
101、雷达一;102、雷达二;θ1、θ2分别为雷达一、雷达二的波束角;201-202、稳定参考点;301-303、目标待测点;4、待测边坡;5、反射增强体;6、锚杆;7、岩土层;8、雷达控制系统;801、误差补偿模块;802、位移计算模块;803、形变监测模块;9、远程监测平台。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1:
如图1-7所示,本实施例以边坡监测为例,提供一种基于微波干涉的边坡形变监测系统及该形变监测系统的监测方法。
边坡形变监测系统系统包括在待测边坡4上设置的2个微波干涉测量雷达,即雷达一101、雷达二102,还包括在微波干涉测量雷达的探测范围内选择2个稳定参考点(201、202)和3个目标待测点(301、302、303)(图1中各点的位置仅为示意);所述稳定参考点和目标待测点处均通过设置反射增强体5,反射增强体5包括:设置在稳点参考点处的参考点反射增强体501和设置在目标待测点处的待测点反射增强体502;反射增强体5用于提高测量点雷达反射或散射强度,反射增强体5通过锚杆6固定在岩土层7内,本实施例中的反射增强体5选用二面角发射器,作为其他优选实施例还可以选用三面角反射器或有源转发器/反射器;
本实施例的形变监测系统还包括雷达控制系统8及远程监测平台9;雷达一101、雷达二102分别与雷达控制系统8通讯连接,雷达控制系统8与远程监测平台9网络连接。
雷达一101、雷达二102用于采集稳定参考点和目标待测点的形变量数据并传输给雷达控制系统8;
雷达控制系统8包括误差补偿模块801、位移计算模块802及形变监测模块803:误差补偿模块801用于对接收的稳定参考点的形变量数据建立误差补偿模型并对目标待测点的形变量数据进行补偿;位移计算模块802用于根据设定的坐标系对目标待测点补偿后的数据进行投影,并根据各稳定参考点、目标待测点及微波干涉形变测量雷达的位置信息及其投影关系,求出目标待测点的水平位移和竖直位移并传输给远程监测平台9;形变监测模块803用于根据设定的水平位移阀值和竖直位移阀值实现对各目标待测点的形变监测并将监测结果实时传输给远程监测平台9。
本实施例的监测方法具体如下:
假设以雷达一101为原点建立坐标系,各雷达、稳定参考点及目标待测点的坐标设为如下:
雷达一101坐标为(0,0,0),雷达二102坐标为(10,-50,1);
两个稳定参考点的坐标分别为(100,80,115),(140,100,123);
三个目标待测点的坐标分别为(120,90,120),(100,90,75),(110,85,100);
稳定参考点的形变量为0,雷达采样频率为200Hz,测量时长为1小时;设雷达测量标准差为0.01mm。
基于本发明提供的上述误差补偿模型,假设雷达一的系统缓变误差为0.5mm,雷达二系统缓变误差为0.6mm,大气单位距离误差为1mm/km(这几个参数是设置的仿真参数,若最后能够将这两个误差校准掉,说明该校准方案是行之有效的);设待测点的形变量Δl=(Δx,Δy,Δz)=(3mm,0,1mm),根据以上假设条件进行实验仿真,两个雷达的仿真结果如图6所示,图6中上面的曲线为雷达一的测量数据,下面的曲线为雷达一的测量数据。
最后根据本发明提供的上述的形变量计算模型求得的3个目标待测点的水平位移和竖直位移数据(如图7所示),并与实际形变量做出分析对比,如下表1所示:
表1目标待测点的实际形变量与测量形变量对比分析表
由上表1可以看出本实施例提供的方法的测量误差值均控制在0.05%以内,测量精度高,且是切实可行的。
需要说明的是,本发明的主要技术原理为:
(1)差分干涉技术;雷达通过发射连续波信号,对于同一目标点的连续两次回波相位进行差分,求得相位差为由此求出目标的形变量为其中λ表示发射信号的波长。其主要特点是通过相位推算出形变量,目标形变量将有更高的精度。
(2)误差补偿技术;将测量系统中存在的误差分为零均值误差和缓变误差,并通过时域平滑将零均值误差补偿掉,缓变误差分为系统误差和与距离相关的大气误差,缓变误差通过设置稳定参考点的方法进行估计,并通过求得的估计误差进行补偿,该技术具有很好的适用性。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于微波干涉的二维面形变监测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、选择稳定参考点和目标待测点
在微波干涉形变测量雷达探测范围内,选择位于待监测的二维面上的若干目标待测点及n个稳定参考点;所述稳定参考点为在整个测量时间内不发生形变位移的点位,其中:n≧2;且满足|rik-rjk|≥δr,其中rik和rjk分别表示任意目标待测点i和j到微波干涉形变雷达k的距离,δr表示雷达的距离分辨率;
S2、求各个点的形变量
使用至少两台的微波干涉形变测量雷达同时对选择的稳定参考点和目标待测点进行形变测量并采集形变量数据,同时将形变量数据传输给雷达控制系统;
S3、误差补偿
雷达控制系统基于稳定参考点的形变量数据建立误差补偿模型,通过误差补充模型对目标待测点的形变量数据进行误差补偿,得到目标待测点的形变量Δl;
S4、求水平位移和竖直位移
雷达控制系统对目标待测点的形变量Δl根据其设定的坐标系进行数据投影,根据各稳定参考点、目标待测点、及微波干涉形变测量雷达的位置信息及其投影关系,求出目标待测点的水平位移和竖直位移;
S5、形变监测
在雷达控制系统内设置水平位移阀值和竖直位移阀值,当步骤S4中求出的水平位移超出水平位移阀值或者竖直位移超出竖直位移阀值,即判定该二维面发生危害,雷达控制系统发出警报信号给远程监测平台实现对该二维面的形变监测。
2.根据权利要求1所述的一种基于微波干涉的二维面形变监测方法,其特征在于,
步骤S3中建立的误差补偿模型是指:将测量系统形变监测误差分为零均值误差和缓变误差;基于稳定参考点的形变量测量数据,采用时域平滑去除零均值误差,再采用最小二乘法求得稳定参考点的缓变误差;然后通过稳定参考点的缓变误差对目标待测点的测量数据进行补偿得到目标待测点的形变量Δl;
所述零均值误差指测量误差,所述缓变误差包括系统误差和单位距离大气误差。
3.根据权利要求2所述的一种基于微波干涉的二维面形变监测方法,其特征在于,
步骤S3中的误差补偿模型具体是指:
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>d</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>L</mi> </mfrac> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>L</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>e</mi> <mi>a</mi> <mn>1</mn> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>y</mi> <mi>s</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mi>a</mi> <mo>(</mo> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> <msub> <mi>gr</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>y</mi> <mi>s</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mi>a</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>gr</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>d</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>L</mi> </mfrac> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>L</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>e</mi> <mi>a</mi> <mn>2</mn> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>y</mi> <mi>s</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mi>a</mi> <mo>(</mo> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> <msub> <mi>gr</mi> <mrow> <mn>2</mn> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>y</mi> <mi>s</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mi>a</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>gr</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>M</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>d</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>L</mi> </mfrac> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>L</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>e</mi> <mi>a</mi> <mi>n</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>y</mi> <mi>s</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mi>a</mi> <mo>(</mo> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> <msub> <mi>gr</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>y</mi> <mi>s</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mi>a</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>gr</mi> <mi>n</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
其中:d1-dn分别代表n个稳定参考点的形变量数据经过L次求和之后补偿掉测量误差之后的数据;L代表时域窗长;dmea1i-dmeani分别代表n个稳定参考点的测量误差;dsysi代表系统误差;a(ti)代表单位距离大气误差;r1i-rni分别代表n个稳定参考点到微波干涉形变测量雷达的径向距离;
基于上述误差补偿模型,采用最小二乘法即可计算出系统误差dsys和单位距离大气误差a(t);
然后基于求得的系统误差dsys和单位距离大气误差a(t),根据如下公式补偿目标待测点的缓变误差,得到目标待测点的实际形变量Δl:
Δl=ddis=(d-dsys-a(t)·r)-dmea
其中:d表示雷达测得的目标待测点的形变量数据;λ表示雷达发射信号的波长;表示相位差;r为目标待测点到测量雷达的径向距离。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的一种基于微波干涉的二维面形变监测方法,其特征在于,
步骤S4具体包括如下步骤:设待测点的形变量Δl=(Δx,Δy,Δz),Δy=0,且n=2,建立如下形变量计算模型:
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>&amp;Delta;</mi> <msub> <mi>r</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>z</mi> <mn>1</mn> </msub> <msqrt> <mrow> <msup> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <msub> <mi>y</mi> <mn>1</mn> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <msub> <mi>z</mi> <mn>1</mn> </msub> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> </mfrac> <mi>g</mi> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>z</mi> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <msqrt> <mrow> <msup> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <msub> <mi>y</mi> <mn>1</mn> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <msub> <mi>z</mi> <mn>1</mn> </msub> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> </mfrac> <mi>g</mi> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>x</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>&amp;Delta;</mi> <msub> <mi>r</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>z</mi> <mn>2</mn> </msub> <msqrt> <mrow> <msup> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <msub> <mi>y</mi> <mn>2</mn> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <msub> <mi>z</mi> <mn>2</mn> </msub> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> </mfrac> <mi>g</mi> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>z</mi> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <msqrt> <mrow> <msup> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <msub> <mi>y</mi> <mn>2</mn> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <msub> <mi>z</mi> <mn>2</mn> </msub> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> </mfrac> <mi>g</mi> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>x</mi> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
其中:Δr1和Δr2分别为雷达1和2测得的形变量,(x1,y1,z1)和(x2,y2,z2)分别表示同一测量点分别以雷达1和雷达2为原点时的相对坐标;
由此,求得待测点在水平方向和竖直方向的形变量为:
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>x</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>a</mi> <mn>2</mn> </msub> <msub> <mi>c</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>a</mi> <mn>1</mn> </msub> <msub> <mi>c</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> <mrow> <msub> <mi>a</mi> <mn>2</mn> </msub> <msub> <mi>b</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>a</mi> <mn>1</mn> </msub> <msub> <mi>b</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>z</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>b</mi> <mn>1</mn> </msub> <msub> <mi>c</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>b</mi> <mn>2</mn> </msub> <msub> <mi>c</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> <mrow> <msub> <mi>a</mi> <mn>2</mn> </msub> <msub> <mi>b</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>a</mi> <mn>1</mn> </msub> <msub> <mi>b</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> </mrow>
其中:且x1z2≠x2z1
5.根据权利要求1-3任意一项所述的一种基于微波干涉的二维面形变监测方法,其特征在于,
步骤S1中还包括在选好的稳定参考点和目标待测点上设置反射增强体,所述反射增强体通过锚杆固定在岩土体内。
6.根据权利要求5所述的一种基于微波干涉的二维面形变监测方法,其特征在于,
所述反射增强体为二面角反射器、三面角反射器或有源转发器/反射器。
7.一种基于微波干涉的二维面形变监测系统,其特征在于,具体包括:
至少两个微波干涉形变测量雷达、n个稳定参考点、若干个目标待测点、雷达控制系统及远程监测平台;其中:n≥2;所述微波干涉形变测量雷达与雷达控制系统通讯连接,所述雷达控制系统与远程监测平台网络连接;
所述微波干涉形变测量雷达用于采集稳定参考点和目标待测点的形变量数据并传输给雷达控制系统;
所述雷达控制系统包括误差补偿模块、位移计算模块及形变监测模块:所述误差补偿模块用于对接收的稳定参考点的形变量数据建立误差补偿模型并对目标待测点的形变量数据进行补偿;所述位移计算模块用于根据设定的坐标系对目标待测点补偿后的数据进行投影,并根据各稳定参考点、目标待测点及微波干涉形变测量雷达的位置信息及其投影关系,求出目标待测点的水平位移和竖直位移并传输给远程监测平台;所述形变监测模块用于根据设定的水平位移阀值和竖直位移阀值实现对各目标待测点的形变监测并将监测结果实时传输给远程监测平台。
8.根据权利要求7所述的一种基于微波干涉的二维面形变监测系统,其特征在于,
所述误差补偿模型具体是指将测量系统形变监测误差分为零均值误差和缓变误差;然后基于稳定参考点的形变量数据,采用时域平滑去除零均值误差,再采用最小二乘法求得稳定参考点的缓变误差;然后通过稳定参考点的缓变误差对目标待测点的测量数据进行补偿而建立的一种补偿模型;
所述零均值误差指测量误差,所述缓变误差包括系统误差和单位距离大气误差。
9.根据权利要求7或8所述的一种基于微波干涉的二维面形变监测系统,其特征在于,
所述形变监测系统还包括若干个反射增强体,所述反射增强体与锚杆固定连接并通过锚杆固定在岩土层中;
所述反射增强体包括参考点反射增强体和待测点反射增强体,所述参考点反射增强体固定设置在稳点参考点处;所述待测点反射增强体在待测点处。
10.根据权利要求9所述的一种基于微波干涉的二维面形变监测系统,其特征在于,
所述反射增强体为二面角反射器、三面角反射器或有源转发器/反射器。
CN201810087826.4A 2018-01-30 2018-01-30 一种基于微波干涉的二维面形变监测方法及系统 Active CN108050964B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810087826.4A CN108050964B (zh) 2018-01-30 2018-01-30 一种基于微波干涉的二维面形变监测方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810087826.4A CN108050964B (zh) 2018-01-30 2018-01-30 一种基于微波干涉的二维面形变监测方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108050964A true CN108050964A (zh) 2018-05-18
CN108050964B CN108050964B (zh) 2023-04-18

Family

ID=62125077

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810087826.4A Active CN108050964B (zh) 2018-01-30 2018-01-30 一种基于微波干涉的二维面形变监测方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108050964B (zh)

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109470116A (zh) * 2018-12-29 2019-03-15 贵州省质安交通工程监控检测中心有限责任公司 一种锚杆拉拨实验位移测量系统及其测量方法
CN109974573A (zh) * 2019-04-16 2019-07-05 重庆亚派桥梁工程质量检测有限公司 一种微波雷达与北斗融合的三维形变测量方法
CN110700885A (zh) * 2019-09-06 2020-01-17 中交第二航务工程局有限公司 基于毫米波雷达的隧道变形实时监测方法
CN110823179A (zh) * 2019-11-08 2020-02-21 南京工业大学 一种断面式堤防水平位移监测变形量的转换方法
CN111337912A (zh) * 2020-05-08 2020-06-26 湖南华诺星空电子技术有限公司 一种基于激光雷达的形变监测雷达校正方法
CN111351424A (zh) * 2020-03-31 2020-06-30 内蒙古雷远信息科技有限公司 形变测量方法和雷达系统
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
CN112611316A (zh) * 2020-12-21 2021-04-06 哈尔滨工业大学(威海) 一种井下围岩变形探测方法及装置
CN112880572A (zh) * 2021-03-05 2021-06-01 杭州国翌科技有限公司 多点表面位移测量方法及装置
CN113172931A (zh) * 2021-04-29 2021-07-27 南京晓庄学院 一种远程监控式液压单排冲孔机智能控制系统及方法
CN113253234A (zh) * 2021-06-17 2021-08-13 中国人民解放军国防科技大学 目标微小形变观测雷达系统的信号处理方法及雷达系统
CN113447908A (zh) * 2021-09-02 2021-09-28 湖南众天云科技有限公司 一种固定式雷达探测目标的gps北斗坐标获取方法以及装置
CN113884034A (zh) * 2021-09-16 2022-01-04 北方工业大学 雷达微振动目标形变量反演方法及装置
CN116678340A (zh) * 2023-07-28 2023-09-01 华能澜沧江水电股份有限公司 引张线测量装置及其控制方法
CN117473636A (zh) * 2023-12-28 2024-01-30 天津风霖物联网科技有限公司 一种建筑物地下土体应力与形变关系测量方法
CN118465766A (zh) * 2024-07-10 2024-08-09 华诺星空技术股份有限公司 隧道监测系统、方法、设备、存储介质及产品
CN118465766B (zh) * 2024-07-10 2024-10-29 华诺星空技术股份有限公司 隧道监测系统、方法、设备、存储介质及产品

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103675790A (zh) * 2013-12-23 2014-03-26 中国国土资源航空物探遥感中心 一种基于高精度DEM提高InSAR技术监测地表形变精度的方法
CN103822598A (zh) * 2014-02-26 2014-05-28 北京理工大学 地基sar在时间去相关严重区域的形变监测方法
CN104122553A (zh) * 2014-07-23 2014-10-29 中国国土资源航空物探遥感中心 一种集成多轨道、长条带CTInSAR的区域性地面沉降监测方法
CN104849712A (zh) * 2015-04-22 2015-08-19 北京理工大学 一种基于多基地mimo-sar的三维形变监测系统
US20150309161A1 (en) * 2014-04-24 2015-10-29 Eni S.P.A. Method and system for the remote monitoring of the two/three-dimensional field of displacements and vibrations of objects/structures
CN105824022A (zh) * 2016-04-20 2016-08-03 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司 一种电网不良地质体三维形变监测方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103675790A (zh) * 2013-12-23 2014-03-26 中国国土资源航空物探遥感中心 一种基于高精度DEM提高InSAR技术监测地表形变精度的方法
CN103822598A (zh) * 2014-02-26 2014-05-28 北京理工大学 地基sar在时间去相关严重区域的形变监测方法
US20150309161A1 (en) * 2014-04-24 2015-10-29 Eni S.P.A. Method and system for the remote monitoring of the two/three-dimensional field of displacements and vibrations of objects/structures
CN104122553A (zh) * 2014-07-23 2014-10-29 中国国土资源航空物探遥感中心 一种集成多轨道、长条带CTInSAR的区域性地面沉降监测方法
CN104849712A (zh) * 2015-04-22 2015-08-19 北京理工大学 一种基于多基地mimo-sar的三维形变监测系统
CN105824022A (zh) * 2016-04-20 2016-08-03 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司 一种电网不良地质体三维形变监测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
孟国杰等: "雷达干涉测量在地震形变研究中的应用" *

Cited By (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109470116A (zh) * 2018-12-29 2019-03-15 贵州省质安交通工程监控检测中心有限责任公司 一种锚杆拉拨实验位移测量系统及其测量方法
CN109974573A (zh) * 2019-04-16 2019-07-05 重庆亚派桥梁工程质量检测有限公司 一种微波雷达与北斗融合的三维形变测量方法
CN110700885A (zh) * 2019-09-06 2020-01-17 中交第二航务工程局有限公司 基于毫米波雷达的隧道变形实时监测方法
CN110823179A (zh) * 2019-11-08 2020-02-21 南京工业大学 一种断面式堤防水平位移监测变形量的转换方法
WO2021197064A1 (zh) * 2020-03-31 2021-10-07 内蒙古雷远信息科技有限公司 形变测量方法和雷达系统
CN111351424A (zh) * 2020-03-31 2020-06-30 内蒙古雷远信息科技有限公司 形变测量方法和雷达系统
JP7541393B2 (ja) 2020-03-31 2024-08-28 内蒙古雷遠信息科技有限公司 変形測定方法およびレーダーシステム
JP2023519414A (ja) * 2020-03-31 2023-05-10 内蒙古雷遠信息科技有限公司 変形測定方法およびレーダーシステム
CN111351424B (zh) * 2020-03-31 2021-10-12 内蒙古雷远信息科技有限公司 形变测量方法和雷达系统
CN111337912A (zh) * 2020-05-08 2020-06-26 湖南华诺星空电子技术有限公司 一种基于激光雷达的形变监测雷达校正方法
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
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
CN112611316B (zh) * 2020-12-21 2022-04-19 哈尔滨工业大学(威海) 一种井下围岩变形探测方法及装置
CN112611316A (zh) * 2020-12-21 2021-04-06 哈尔滨工业大学(威海) 一种井下围岩变形探测方法及装置
CN112880572A (zh) * 2021-03-05 2021-06-01 杭州国翌科技有限公司 多点表面位移测量方法及装置
CN112880572B (zh) * 2021-03-05 2022-11-25 杭州国翌科技有限公司 多点表面位移测量方法及装置
CN113172931A (zh) * 2021-04-29 2021-07-27 南京晓庄学院 一种远程监控式液压单排冲孔机智能控制系统及方法
CN113253234A (zh) * 2021-06-17 2021-08-13 中国人民解放军国防科技大学 目标微小形变观测雷达系统的信号处理方法及雷达系统
CN113447908A (zh) * 2021-09-02 2021-09-28 湖南众天云科技有限公司 一种固定式雷达探测目标的gps北斗坐标获取方法以及装置
CN113884034B (zh) * 2021-09-16 2023-08-15 北方工业大学 雷达微振动目标形变量反演方法及装置
CN113884034A (zh) * 2021-09-16 2022-01-04 北方工业大学 雷达微振动目标形变量反演方法及装置
CN116678340A (zh) * 2023-07-28 2023-09-01 华能澜沧江水电股份有限公司 引张线测量装置及其控制方法
CN116678340B (zh) * 2023-07-28 2023-12-12 华能澜沧江水电股份有限公司 引张线测量装置及其控制方法
CN117473636A (zh) * 2023-12-28 2024-01-30 天津风霖物联网科技有限公司 一种建筑物地下土体应力与形变关系测量方法
CN117473636B (zh) * 2023-12-28 2024-03-12 天津风霖物联网科技有限公司 一种建筑物地下土体应力与形变关系测量方法
CN118465766A (zh) * 2024-07-10 2024-08-09 华诺星空技术股份有限公司 隧道监测系统、方法、设备、存储介质及产品
CN118465766B (zh) * 2024-07-10 2024-10-29 华诺星空技术股份有限公司 隧道监测系统、方法、设备、存储介质及产品

Also Published As

Publication number Publication date
CN108050964B (zh) 2023-04-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108050964A (zh) 一种基于微波干涉的二维面形变监测方法及系统
CN208721024U (zh) 一种基于微波干涉的二维面形变监测系统
US10627219B2 (en) Apparatus and methods for monitoring movement of physical structures by laser deflection
Yi et al. Recent research and applications of GPS based technology for bridge health monitoring
US20130282285A1 (en) Method and device for determining the movements of a fluid from remote measurements of radial velocities
CN102494699A (zh) 捷联式航空重力仪测量参数置信度评估方法
KR20080021300A (ko) 라이다를 이용한 구조물 건전성 진단방법
Roberts et al. Structural dynamic and deflection monitoring using integrated GPS and triaxial accelerometers
RU2496124C1 (ru) Система высокоточного мониторинга смещений инженерных сооружений
Xu et al. Design and laboratory testing of a MEMS accelerometer array for subsidence monitoring
Nghia et al. Applied Terrestrial Laser Scanning for coal mine high definition mapping
KR100270347B1 (ko) 지피에스반송파를이용한구조물의거동측정시스템
Choudhury et al. A survey of techniques and algorithms in deformation monitoring applications and the use of the Locata technology for such applications
Bogusz et al. GNSS-based multi-sensor system for structural monitoring applications
Szplet et al. Precise Measurement Module for Laser Two Frequency Gyroscope-Based Seismometer
CN111141205B (zh) 基于北斗/gnss高精度定位的建筑物变形监测预警方法、系统
CN110146050B (zh) 一种通信基站天线监测方法
García-Asenjo et al. Establishment of a multi-purpose 3D geodetic reference frame for deformation monitoring in Cortes de Pallás (Spain)
Segalini et al. Role of geotechnical monitoring: state of the art and new perspectives
Zainon et al. Monitoring of concrete bridge using robotic total station
Masood et al. The Use of Radar in the Assessment of the Stability of Mine Slopes in Open Cast Mines
Griffith et al. Calibration enhancement of ShapeAccelArray technology for long term deformation monitoring applications
Muszynski et al. Monitoring of structures adjacent to deep excavations
RU2477454C1 (ru) Способ контроля линейных и угловых отклонений от вертикального направления для дистанционного мониторинга антенно-мачтовых сооружений
US20230375342A1 (en) Low-cost high precision barometric pressure measurement system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant