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基于子带干涉技术监测大型桥梁形变

吴文豪 李陶 陈志国 徐侃 张校志

吴文豪, 李陶, 陈志国, 徐侃, 张校志. 基于子带干涉技术监测大型桥梁形变[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(3): 334-340, 420. doi: 10.13203/j.whugis20140306
引用本文: 吴文豪, 李陶, 陈志国, 徐侃, 张校志. 基于子带干涉技术监测大型桥梁形变[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(3): 334-340, 420. doi: 10.13203/j.whugis20140306
WU Wenhao, LI Tao, CHEN Zhiguo, XU Kan, ZHANG Xiaozhi. The Application of Split Band Interferometry in Large-scale Bridge Monitoring[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017, 42(3): 334-340, 420. doi: 10.13203/j.whugis20140306
Citation: WU Wenhao, LI Tao, CHEN Zhiguo, XU Kan, ZHANG Xiaozhi. The Application of Split Band Interferometry in Large-scale Bridge Monitoring[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017, 42(3): 334-340, 420. doi: 10.13203/j.whugis20140306

基于子带干涉技术监测大型桥梁形变

doi: 10.13203/j.whugis20140306
基金项目: 

国家自然科学基金 41274048

国家自然科学基金 41474014

湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室开放研究基金 E21502

详细信息
    作者简介:

    吴文豪, 博士生。主要从事合成孔径雷达干涉理论与处理方法研究。wuwh@whu.cn

  • 中图分类号: P225;P208

The Application of Split Band Interferometry in Large-scale Bridge Monitoring

Funds: 

The National Natural Science Foundation of China 41274048

The National Natural Science Foundation of China 41474014

the Open Research Fund Program of Hunan Province Key Laboratory of Coal Resources Clean-Utilization and Mine Environment Protection, Hunan University of Science and Technology E21502

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    Author Bio:

    WU Wenhao, PhD candidate, specializes in the theories and methods of InSAR processing. E-mail:wuwh@whu.cn

图(11)
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-10-27
  • 刊出日期:  2017-03-05

基于子带干涉技术监测大型桥梁形变

doi: 10.13203/j.whugis20140306
    基金项目:

    国家自然科学基金 41274048

    国家自然科学基金 41474014

    湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室开放研究基金 E21502

    作者简介:

    吴文豪, 博士生。主要从事合成孔径雷达干涉理论与处理方法研究。wuwh@whu.cn

  • 中图分类号: P225;P208

摘要: 大跨度桥梁,其变形受风力、温度、车辆等因素的影响,其变化往往达到数十厘米或者更高。这使得利用雷达干涉技术监测其变形存在相位模糊度的问题。子带干涉技术可将距离向宽带频谱分解成两个甚至多个频带,然后进行干涉处理。该技术可以使雷达波长放大10~100倍,从而为m级的变形监测成为可能。详细介绍了子带干涉技术原理和处理方法,通过分别对风力和温度影响下的青马大桥子带干涉结果进行分析,验证子带干涉技术无需进行相位解缠处理在监测大型人工建筑物形变方面的可靠性和优势。

English Abstract

吴文豪, 李陶, 陈志国, 徐侃, 张校志. 基于子带干涉技术监测大型桥梁形变[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(3): 334-340, 420. doi: 10.13203/j.whugis20140306
引用本文: 吴文豪, 李陶, 陈志国, 徐侃, 张校志. 基于子带干涉技术监测大型桥梁形变[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(3): 334-340, 420. doi: 10.13203/j.whugis20140306
WU Wenhao, LI Tao, CHEN Zhiguo, XU Kan, ZHANG Xiaozhi. The Application of Split Band Interferometry in Large-scale Bridge Monitoring[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017, 42(3): 334-340, 420. doi: 10.13203/j.whugis20140306
Citation: WU Wenhao, LI Tao, CHEN Zhiguo, XU Kan, ZHANG Xiaozhi. The Application of Split Band Interferometry in Large-scale Bridge Monitoring[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017, 42(3): 334-340, 420. doi: 10.13203/j.whugis20140306
  • 合成孔径雷达差分干涉测量技术具有高空间采样率的优势,能够克服传统方法无法从整体上监测大桥形变的局限性。干涉测量处理得到的干涉图相位是缠绕的,一般通过相位解缠恢复相位真值。为保证足够的采样率,相位解缠时时间维和空间维均要求干涉相位梯度值不能超过±π。大跨度桥梁受风力、温度、车辆等因素的影响,其形变达到数十厘米或更高,形成的雷达干涉条纹过密;桥梁特殊结构产生的雷达回波阴影、顶底位移等多种原因造成的去相干现象;雷达回波处理过程中引入的相干噪声、噪声和伪信号等,这些因素都会造成相位数据的不连续,导致解缠相位的离散相位梯度估算值不能保持一致。目前,相位解缠依然是干涉处理所面临的主要难题之一。

    子带干涉技术可以组合出一个较大的波长,干涉对的高程模糊度以及探测形变速率范围均扩大数十倍,可省去相位解缠的过程,直接用于变形监测。子带干涉技术源于干涉处理中的Delta-k技术,20世纪60年代初美国航空航天局首次通过硬件技术发射不同频率的脉冲实现对月球表面的探测,可认为Delta-k技术的雏形[1]。随后Maden全面系统地分析了Delta-k技术,并指出该技术可以在无需解缠的条件下获得区域DEM,适合用于地形图制作[2-3],其他学者也采用该技术用于植被等物体的探测和积雪深度的探测[4-6]。Scheiber等采用了类似方法对配准误差进行估计, Werner采用该方法提取出电离层闪烁效应[7]。随着硬件技术的发展,Pascazio等论证了宽带SAR系统实现Delta-k技术的可能性[8-10], 2004年德国宇航中心 (Deutsches Zentrum fr Luft-und Raumfahrt, DLR) 的Bamler根据预研的星载高分辨率SAR成像系统参数提出了子带干涉方法,认为通过直接对SAR系统宽带系统进行子带滤波,可以模拟一个相对于原始波长扩大了几十甚至上百倍的波长,其高程模糊度亦被扩大同样倍数,子带干涉处理后无需再进行相位解缠,克服了低相干区域因相位解缠所带的误差[11-12]。随着TerraSAR-X、Cosmo-Skyed等高分辨率卫星成功发射,这些卫星传感器发送的调频脉冲带宽高达300 MHz,Eineder采用TerraSAR-X成功进行了子带干涉,可直接用于地形复杂地区DEM的提取[13-14]。夏耶在此基础上,采用差分子带干涉方法并结合角反射器来获取三峡库区的大尺度形变的滑坡监测,也首次对该技术中文命名为“子带干涉”[15]。本文详细介绍了子带干涉技术原理和处理方法,并采用TerraSAR-X影像对香港青马大桥进行形变监测,验证无需相位解缠的子带干涉技术在监测大型人工建筑物形变方面的优势,通过子带干涉结果进行分析,进一步验证该技术监测大型人工建筑物形变方面的可靠性。

    • SAR传感器发射调制载波信号的线性调频脉冲,这些脉冲信号经过远场目标的反射后被雷达接收。为了得到精确的目标参数和较高的分辨率,雷达系统通常采用匹配滤波器进行匹配滤波来实现脉冲的压缩,输出类似于sinc函数的尖峰,以确保接收信号的信噪比足够高。脉冲压缩处理时,脉冲被压缩至脉冲中心,同时存在一个线性相位穿过脉冲峰值,该线性相位从物理上可以解释为接收解调数据的中心频率fc,或压缩脉冲的频偏[16]。干涉处理时,此线性相位是解算干涉相位的重要依据。SAR系统在聚焦成像过程中点目标被校正到零多普勒位置,雷达回波多普勒中心时间也被转化为零多普勒时间,合成孔径雷达成像后点目标表达式一般为[11]

      (1)

      式中, A0为常数;pr为距离向冲击响应的幅度;pa为方位向冲击响应的幅度;均为sinc函数。τ、η分别为距离向、方位向参考时间;fdc为多普勒中心;R0为传感器到点目标的零多普勒距离。式 (1) 中的包络表明,点目标位于τ=2R0/c、η=0处,点目标被校正至零多普勒位置。此时零多普勒投影的影像干涉相位与主辅影像斜距方向的距离差Δr的关系为:

      (2)

      式中, Δη为方位向配准误差。因配准误差和多普勒中心差异对相位φ影响很小,一般忽略不计。此时,式 (2) 可以简化为:

      (3)

      进行子带干涉处理,需要两个带通滤波器将斜距方向上的主辅影像距离向宽带频谱 (u1, u2) 分别分解出上下两个频带 (u1, low, u2, low, u1, up, u2, up),如图 1所示。假设滤波器通带内的幅频响应为常数,相移函数为频率的线性函数,而其他频带内幅频为零,对主辅图像的上频带和下频带分别做干涉,等同于上频带和下频带的两张干涉图再做一次干涉,即为子带干涉结果:

      (4)

      图  1  距离向频带通滤波得到的子带影像频谱

      Figure 1.  Bandpass Filtering of the Fullband Images to Obtain the Subband Images

      理论上经过带通滤波器滤波后上下频带在频谱域是互不重合的,可以认为是不相关的。实际上由于带通滤波器的阻带衰减不可能无穷大,子带信号将产生不同程度的混叠。欲减小子带间的重叠度而又要保证一定的子带带宽,优化的结果是将原带宽平均分成三等分,频谱中心分别是fc-f0fcfc+f0。根据雷达干涉理论,上下两个子带干涉图的相位分别等于:

      (5)

      再次干涉得到的子带干涉图相位代表了每个像素点高频带和低频带的相位差分[17]

      (6)

      其对应的模拟波长与原波长的比值为:

      (7)

      以TerraSAR-X卫星为例,其载波频率为9.65 GHz,条带模式脉冲带宽为150 MHz,采用带通滤波器从信号取出上下两个子带,带宽都为原带宽的1/3,即50 MHz,根据式 (7) 可以看出子带干涉技术形成了相当于原波长一百倍的模拟波长,高程模糊度将达到几百m甚至数km,干涉处理过程中将省去相位解缠环节。

    • 对SAR影像复信号进行子带处理,可以通过复数调制滤波器 (也被称为DFT滤波器) 实现,也可以直接在频域内设计滤波器进行子带分解。考虑到处理方便和影像定标问题,本文通过对具有低通滤波器性质的重采样插值核调制实现子带分解[18-19],从而实现辅影像重采样和子带分解同时完成。另外,进行子带滤波时应注意平滑窗效应,地物信号的回波可以近似为无限宽的地物回波频谱,SAR接收到的回波信号是对地物频谱进行采样后得到的。理论上距离向频谱包络类似于矩形,但为了抑制信号的旁瓣效应,在频谱域增加了平滑窗,其频谱表达式为:

      (8)

      其中,参数α控制了窗口的尖细程度,本文所采用的实验数据中的α系数为0.6,当然该参数也会因数据的不同发生变化。图 2为TerraSAR-X距离向频谱。

      图  2  TerraSAR-X原始影像距离线频谱

      Figure 2.  Range Spectrum of Original TerraSAR-X Data

      为确保子带频谱的统一,进行带通滤波时,需采用反汉明窗消除平滑窗效应,距离向频谱恢复为矩形:

      (9)

      子带分解时可以将带通滤波和反汉明窗处理同时处理,如式 (10),便得到主辅影像的子带信号,其频谱如图 3(a)3(b)所示,可以看出上下频带频谱是对称的,尽管子带并不是基带信号,但不会影响干涉结果,因为干涉时的共轭运算消除了对信号的调制效应。

      (10)

      图  3  影像距离向子带频谱

      Figure 3.  Range Spectrum of Subband

      重复观测时SAR传感器位置差异导致主辅影像距离向频谱失配,进而引起了干涉对的失相干。子带干涉因带宽的降低致使其对频谱失配更加敏感,需要同传统的干涉处理一样进行预滤波处理。另外子带分解也会影响到干涉对的相干性,SAR系统传递函数为[20]

      (11)

      式中, Br, a表示影像距离向和方位向带宽;fr, a表示影像距离向和方位向频率;i(i=1, 2) 分别表示主影像和辅影像。因为干涉影像对成像几何关系不同,系统传递函数发生偏移,影像的相关性则为:

      (12)

      子带分解后,距离向带宽Br减小,影像的相干性也相应降低,干涉图噪声随之增加[21-22]图 4(a)是上频带影像的相干系数分布图,与原始干涉图 4(b)相比,相干性明显降低。所以子带干涉图噪声较大是子带干涉技术的不足之处。

      图  4  相干系数分布

      Figure 4.  Coherence Histogram of Interferogram

    • 本文选取时间跨度为2008-10~2009-12的20景TerraSAR-X卫星升轨数据监测香港青马大桥的变形情况,验证子带干涉技术在大型人工建筑物变形监测中的可行性。青马大桥主跨长1 377 m,是全球最长的行车铁路双用悬索式吊桥,大桥由于柔度很大,对温度、风和车量荷载非常敏感,易产生较大的变形和振动。车辆高峰时期桥体垂直位移在14 cm左右,桥身振动周期为15 s。依据上述理论,按照图 5流程,获得2009-05-11和2009-12-06拍摄的TerraSAR-X条带模式影像子带干涉结果。其中影像干涉对基线为123 m,高程模糊度约为50 m,由于桥面拱度很小,可认为其主要信号为形变信息。图 6为青马大桥干涉图。图 6(a)中原始干涉图中大桥出现多个干涉条纹且密度过大,呈现条状,无法解缠,每个干涉条纹相位[-π, +π],如果该条纹全部为形变信号,则大桥形变量最大处转为21 cm,实际上大桥存在一定的拱度,干涉条纹中还包含着桥梁的拱形信息。图 6(b)中子带干涉图中青马大桥干涉条纹约为45.8°中,因子带干涉因其较大高程模糊度故可忽略大桥拱形信息,大桥最大形变量为19.7 cm。子带干涉图的噪声以及悬索吊桥的缆线对桥面反射产生干扰,其干涉处理结果与传统干涉处理存在一定程度的差异也是合理的。子带干涉技术监测大桥中间形变量较大,逐渐向两侧减小,与实际情况相符,而且该技术扩大了形变监测值域范围,省略相位解缠环节,有效避免了因建筑物自身结构产生的干涉条纹的干扰,可以认为其监测结果是可靠的。鉴于青马大桥体积巨大,同时存在点目标和分布目标的回波信号,本文拟通过同质滤波算法抑制斑点噪声,提高干涉图质量。同质滤波作为一种空域滤波算法,主要针对根据SAR影像时间序列来确定分布式目标附近的统计同质区域,对同质目标进行滤波处理,不仅可以保留每个点目标的原始信息,还能提高分布式目标信号质量,效果如图 7图 8所示。

      图  5  子带干涉流程

      Figure 5.  Flowchart of Split Bandwidth Interferometry

      图  6  青马大桥干涉图

      Figure 6.  Interferogram of Tsing Ma Bridge

      图  7  时间基线为11 d的子带干涉图

      Figure 7.  Sub-band Interferogram of Temporal Baselines of 11 Days

      图  8  香港地区风速变化

      Figure 8.  Variation in Wind Speeds of Hong Kong

      大桥应变因素主要是风速、温度变化和车流。理论上大桥形变与风速、温度变化呈正比例关系。为采用子带干涉技术监测风速对大桥形变的影响,本文选取相隔11 d的12组干涉对进行子带干涉处理,这样既可以保证影像具有较高的相干性,也可以消除温度变化引起的大桥形变的干扰。另外卫星重复观测同一地区时间基本上一致,可以将车流对大桥形变的影响视为随机噪声。为确保影像配准保持足够高的精度,本文放弃了类似于短基线时序分析,将所有的影像均重采样到同一几何投影下的方法,而是分别进行配准处理,结果如图 7所示[23]。结果表明冬季大桥形变较大 (如11月份干涉对),与之相对应的是香港地区冬季风速较大 (图 8)。因此,可以推断该条件下大桥形变的主要因素为风速。另外子带干涉图显示大桥形变并不是对称的,传统“点”状测量方式无法获取此类信息,这也是雷达干涉测量空间采样率的优势。

      为体现子带干涉技术检测温度对大桥形变的影响,本文选取20090511为主影像,获取8景子带干涉图,干涉结果如图 9所示。因大桥主跨中心处雷达回波受到斜拉索的干扰较小,以桥梁左侧陆地区域作为参考点,选取主跨中心处分析大桥形变随时间的变化情况,如图 10所示,横坐标代表影像拍摄时间,坐标为形变相位,每弧度相当于大桥形变23 cm。在风速相同情况下桥体形变随时间的变化趋势与温度变化趋势 (图 11) 相同,间接验证了其他文献论证的大桥形变与温度呈现线性关系的结论[24]

      图  9  子带干涉图

      Figure 9.  Available Sub-band Interferogram with the Master 20090511

      图  10  桥梁中心形变随时间变化

      Figure 10.  Variation in Displacement of the Main Spans

      图  11  香港地区温度随时间变化

      Figure 11.  Variation in Wind Speeds of Hong Kong

      实验表明,大型人工建筑物的特殊结构往往导致其雷达回波反射机制较为复杂,子带干涉相对于传统的干涉处理存在一定的优势,避免了传统干涉解缠结果的不确定性。但是子带干涉技术还存在一定的不足,特别是干涉图噪声过大的问题,致使无法对监测目标进行长时间的时序分析。

    • 子带干涉技术模拟了一个较大的雷达波长,干涉处理时可以省略解缠环节,扩大形变监测值域范围。本文详细介绍了子带干涉的基本原理和处理流程,并分析子带分解方法以及宽带分解后对影像相干性的影响,以青马大桥作为研究对象,验证子带干涉技术在避开解缠环节情况下监测建筑物形变的可行性,进一步说明子带干涉技术避开了因人工建筑物因其复杂的几何形状导致的解缠困难问题,直接可以获取绝对相位的优势。因子带干涉图噪声较大,一般要求干涉对具有较高的相干性,这样限制了该技术在时间序列监测中的应用。下一步应该考虑子带干涉应结合经典干涉处理方法共同分析监测结果,实现子带干涉技术与传统干涉技术的优势互补。

参考文献 (24)

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