LabVIEW用于雪崩成像的FMCW相控陣雷達 虛擬儀器

LabVIEW用于雪崩成像的FMCW相控陣雷達 虛擬儀器

 北京瀚文網星科技有限公司

崩嚴重威脅到人類的生命和居住環(huán)境，因此，對雪崩進行研究是確定雪崩危險區(qū)域的關鍵。 此前，由于缺少高質量的現場數據，用于雪崩行為的驗證模型受到了限制。 我們可以使用雷達傳感器來采集現場數據，但以目前的形式，這些模型只能提供一維的測量數據。 發(fā)射器功率也限制了它們只能達到50米的距離分辨率，這對于展現雪崩的真實動態(tài)情況是遠遠不夠的。

本項目通過采用新開發(fā)的調頻連續(xù)波(FMCW)相控陣雷達來研究雪崩流體的深層動力。 借助這個功能*的雷達，我們現在可以生成高分辨率的二維速度測量數據和實現雪崩事件的全二維動畫重現。 參與本項目的研究機構包括: 謝菲爾德大學、 劍橋大學 和 倫敦大學學院 (UCL)。 我們在UCL進行雷達系統(tǒng)開發(fā)及其相關的雷達信號處理。

該雷達安裝在瑞士Valléede Sionne(VDLS)一處設備齊全的雪崩測試站點的鋼筋混凝土掩體中。 掩體固定在與雪崩軌道相對的斜坡坡腳，為雷達設備提供保護。 我們在該測試站點上安裝了雷達、壓力傳感器和聲學傳感器等各種傳感器來研究雪崩的過程。 我們可以在下雪后通過在山頂引爆來人為地引發(fā)雪崩，以進行實驗測量。 該站點也適用于自然雪崩，它可通過聲學傳感器自動觸發(fā)儀器進行測量。

數據采集和雷達控制

一些的數據采集系統(tǒng)看起來似乎可以滿足我們的設計要求，但是，只有NI的解決方案能夠為我們的項目提供足夠緊密的硬件和軟件集成來保證項目的成功。 我們購買了配置NI PXIe-8130控制器的 PXIe-1082 機箱以及一個8通道16位NI PXIe-6366 X Series DAQ設備，DAQ設備的規(guī)格參數*我們的數據吞吐量和動態(tài)范圍要求。系統(tǒng)結合了一個第三方高速固態(tài)驅動，可以測量整個雪崩事件（預計至少可持續(xù)兩分鐘），而不會存在數據丟失或緩沖區(qū)溢出。

該系統(tǒng)與 LabVIEW 的結合對于系統(tǒng)的軟件設計非常重要。 我們需要雷達在整個冬天*地運行，因此軟件的可靠性至關重要。 該雷達還與雪崩測試站點掩體處的觸發(fā)系統(tǒng)連接。 我們通過NI提供的和現場支持迅速完成了LabVIEW的配置，然后開始檢測觸發(fā)并進行數據采集，同時控制繼電器打開雷達發(fā)射器。 我們在部署之前對基于LabVIEW的軟件進行了大量測試來證明其可靠性。 軟件開發(fā)進行得非常順利，幫助我們節(jié)省了大量關鍵的開發(fā)時間，我們的系統(tǒng)在雪崩季節(jié)即可開始運行。

雷達設計

在UCL開發(fā)的雷達采用FMCW設計，通過混合發(fā)射的線性頻率調制(LFM)信號與接收的返回信號來進行測距修正。 這種混合過程會產生一個頻差（差頻），用于提取目標的距離和速度信息。 在本案例中，雷達的工作頻率為5.3 GHz，該頻率可以定位雪崩的潛在密集區(qū)域。

我們的FMCW雷達具有亞米級分辨率，發(fā)射器功率相對較低，這是因為傳輸的信號具有較寬的帶寬(200 MHz)，而且雷達會連續(xù)不斷地發(fā)射信號。 混合過程還會將所有信號能量壓縮到一個非常小的帶寬中，從而相對于其他脈沖壓縮技術減少接收器采集硬件的形變。

UCL雷達具有八個接收器通道，*次可以提供水平分辨率（因此雷達生成的是二維圖像）。 8個接收器天線隨機分布在一個寬5.3米的口徑上，可實現1公里范圍內大約10m的水平分辨率。

該雷達的zui大測量范圍大約是3公里，以實現整個雪崩軌道的成像。 為了達到該要求，我們采用了NI PXIe-6366 DAQ設備，該設備能夠以我們所需的2 MS/s采樣率同時采集八個通道的數據。 對雷達發(fā)射天線和與其zui靠近的接收天線之間的交叉耦合進行估算意味著雷達需要具有約80dB的動態(tài)范圍；因此，接收器模數轉換器至少需要14位的分辨率。

雪崩測量數據

系統(tǒng)采集雪崩測量數據之后，便可*脫機處理記錄的雷達數據。 為了減少數據處理時的內存占用（因為數據集非常大），系統(tǒng)通過NI DIAdem及其Visual Basic腳本(VBS)函數將數據分成段。 DIAdem 以第三方軟件可直接讀取的格式方便地輸出數據段。 每個接收器通道首先分別對采集的數據進行處理。 通過對數據進行移動目標檢測，我們可以過濾掉靜止的目標，并隔離出與正在移動的雪崩相關的目標。 圖像中的每個像素強度與移動目標返回的信號強度成正比。

結論

借助緊密集成的NI LabVIEW軟件和 PXI Express數據采集硬件，我們在冬天成功地測量了三個自然雪崩事件，接下來我們預計將會記錄更多的數據。” 未來的計劃包括采用技術來跟蹤雪崩前沿，從而通過多普勒信息來測量雪崩速度。 我們將會根據藏在雪崩掩體中的其他雷達儀器所采集的數據來對我們的速度估算進行驗證。 我們的*目標是以每秒50幀的速率生成整個雪崩事件的二維動畫。

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