摘要：提出一種地基真孔徑雷達變形信息估計方法，將該方法應用于上海某地鐵線路盾構(gòu)隧道下穿E大橋的安全監(jiān)測與分析?；诘鼗婵讖嚼走_（Ground-BasedRealApertureRadar，GB-RAR）數(shù)據(jù)進行分析推導，得到橋梁的沉降變形時間序列，并通過水準測量進行了驗證，精度優(yōu)于0.27mm。通過功率譜分析和最大似然估計，去除彩色噪聲比不考慮彩色噪聲影響的變形監(jiān)測信息更準確，與水準測量結(jié)果更加吻合。研究結(jié)果表明，該方法在本次工作中具有可靠性和有效性，橋梁在監(jiān)測期內(nèi)穩(wěn)定安全。

關(guān)鍵詞：高速鐵路沉降變形監(jiān)測地基真孔徑雷達

ResearchonDeformationMonitoringofHigh-SpeedRailwayBridgeonGB-RAR

ZHAOYuzhang

ShanghaiTonglanSurveyCo.，Ltd.，Shanghai，201315China

Abstract：Ground-BasedRealApertureRadar（GB-RAR）deformationinformationestimationmethodisproposedinthisarticle，anditisappliedtothesafetymonitoringandanalysisofashieldtunnelundertheEbridgeofasubwaylineinShanghai.ThesettlementdeformationtimeseriesofthebridgeisanalyzedandderivedbasedonGB-RAR，anditisverifiedbylevelingmeasurementatanaccuracybetterthan0.27mm.ByusingPowerSpectrumAnalysisandMaximumLikelihoodEstimation，removingcolornoiseismoreaccuratethannotconsideringtheinfluenceofcolornoiseondeformationmonitoringinformation，andismoreconsistentwithlevelingmeasurementresults.Theresearchresultsshowsthatthereliabilityandeffectivenessofthemethodinthiswork，andthebridgeisstableandsafeduringthemonitoringperiod.

KeyWords：High-speedrailway;Settlement;Deformationmonitoring;Ground-BasedRealApertureRadar

高速鐵路橋梁的變形監(jiān)測與分析對早期安全評估和采取有效的防護措施具有重要意義[1]。橋梁的動力特性評價有助于解釋橋梁變形的原因，為橋梁的施工和運營提供指導。各種傳統(tǒng)的變形監(jiān)測方法已廣泛應用于橋梁安全評估和預警，包括水準測量、GNSS、傳感器測量和加速度測量。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法準確可靠，但通常通過獲取和分析橋梁上某些特征點的變化來評估橋梁的安全性，因此很難實現(xiàn)橋梁的整體變形監(jiān)測和分析[2]。

干涉合成孔徑雷達（InterferometrySyntheticApertureRadar，InSAR）是一種非接觸測量方法，可以有效地監(jiān)測和分析橋梁變形。InSAR技術(shù)具有非接觸、空間分辨率高、成本低等優(yōu)點，可以克服傳統(tǒng)變形監(jiān)測方法的局限性。然而，由于InSAR技術(shù)衛(wèi)星平臺的局限性（如時間分辨率低和幾何失真），難以實現(xiàn)高精度的橋梁動態(tài)變形監(jiān)測。

為了克服InSAR的缺點，本文提出了一種基于地面的雷達干涉測量技術(shù)，該技術(shù)可以在距離傳感器數(shù)千米的范圍內(nèi)對被監(jiān)測物體的微小變形（約0.01mm）進行監(jiān)測。根據(jù)地基雷達成像原理和成像系統(tǒng)的不同，地基雷達分為地基真孔徑雷達（Ground-BasedRealApertureRadar，GB-RAR）和地基合成孔徑雷達（Ground-BasedSyntheticApertureRadar，GB-SAR）兩種類型。GB-RAR技術(shù)具有測量精度高、數(shù)據(jù)采樣頻率高、多點同時響應等優(yōu)點。根據(jù)監(jiān)測要求，可選擇最有利的監(jiān)測方位對待監(jiān)測橋梁進行監(jiān)測，GB-RAR技術(shù)自提出以來，在橋梁變形監(jiān)測與分析中得到了廣泛的應用[3]。

以前的大多數(shù)研究都認為變形時間序列中只存在白噪聲。在從地基干涉雷達的高頻數(shù)據(jù)中提取變形信息時，雷達信號中存在白色（與時間無關(guān)）和彩色（與時間相關(guān)）噪聲。當?shù)鼗缮胬走_采用高頻模式監(jiān)測變形時，雷達信號會同時受到白色和彩色噪聲的影響[4]。本文提出了一種考慮有色噪聲影響的GB-RAR變形信息估計方法。采用GB-RAR技術(shù)對上海某盾構(gòu)隧道下穿E大橋的沉降變形變化進行了監(jiān)測，提取了監(jiān)測期間主墩變形的時間序列。此外，通過水準監(jiān)測數(shù)據(jù)驗證了GB-RAR數(shù)據(jù)得出的沉降時間序列結(jié)果。采用功率譜密度（PowerSpectralDensity，PSD）分析和最大似然估計（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）方法，對基于雷達數(shù)據(jù)推導的沉降時間序列中的噪聲特性進行了分析，準確提取E大橋的變形信息，為大橋的安全評估提供了可靠的依據(jù)。

1項目實例概述

1.1E大橋概況

E大橋是上海市某高速鐵路上的一座橋梁，位于E開發(fā)區(qū)。E大橋橫跨某地鐵線路。該橋共有10個橋墩，為簡支梁橋，長度293.4m，跨度32.6m。該橋樁頂距地面約2.5m。7號墩和8號墩的每個樁頂由8根直徑為1m的鉆孔樁組成，樁長分別為18.5m和19.0m。隧道底部直徑分別比橋梁樁低1.0m和0.5m。7號墩和8號墩的橋樁與地鐵區(qū)間結(jié)構(gòu)的水平距離分別為10.2m和13.5m。2023年11月17日—18日，地鐵線盾構(gòu)隧道通過E大橋。在地鐵隧道穿越過程中，高鐵列車通過施工路段的速度限制在120km/h，以確保盾構(gòu)機能夠安全穩(wěn)定地穿越E大橋。

1.2監(jiān)測方案與施測

采用GB-RAR和精密水準測量兩種監(jiān)測方法對地鐵線跨越E大橋時的沉降變形進行監(jiān)測，并對其安全性進行評價，GB-RAR變形監(jiān)測采用IBIS-S系統(tǒng)，干涉雷達安裝在穩(wěn)定位置（如圖1所示）。在監(jiān)測期間，干涉雷達采用實時監(jiān)測模式，最大監(jiān)測距離設置為200m，采樣頻率設置為20Hz。圖2為IBIS-S干涉雷達監(jiān)測場景和雷達視線方向上的監(jiān)測場景。

采用二階水準儀對橋梁沉降進行監(jiān)測。在每個橋墩上布置4個水準監(jiān)測點，用于水準測量的精密殷鋼水準桿條形碼直接粘貼在橋墩上的監(jiān)測點，以盡可能減少測量誤差，保護橋墩不受損壞[5]。水準測量的監(jiān)測時間與雷達監(jiān)測的監(jiān)測時間相同，但水準測量的時間間隔為2h。

2E大橋沉降監(jiān)測結(jié)果

2.1基于GB-RAR獲得的結(jié)算時間序列

圖3顯示了IBIS-S干涉儀雷達視線方向的功率分布。在圖3中，多個峰值在雷達監(jiān)測范圍內(nèi)，這些峰值對應于電磁反射率良好的監(jiān)測點（如橋墩）的位置。為了評估盾構(gòu)穿越E大橋時的安全狀況，對7號和8號盾構(gòu)的沉降時間序列和沉降率進行了監(jiān)測和分析。7號和8號橋墩的信噪比分別為71.5dB和54.2dB，表明監(jiān)測橋墩的相位穩(wěn)定性較高。

使用幾何投影方法來獲得橋墩的沉降變形，因為GB-RAR技術(shù)只能獲得雷達視線方向的變形[6]。鑒于E大橋是一座重要的高速鐵路橋梁，在監(jiān)測期間，每10min就有一列列車高速通過。因此，橋墩受到高速列車運行的垂直荷載和盾構(gòu)機振動的影響。大氣變化和其他隨機噪聲也會對雷達信號產(chǎn)生影響。由于上述原因，基于GB-RAR技術(shù)獲得的沉降觀測值序列受到各種噪聲的嚴重影響。

采用小波分析方法對7號墩和8號墩沉降時間序列進行降噪處理。小波去噪后，7號墩和8號墩的沉降時間序列呈非線性下降趨勢?；贕B-RAR技術(shù)獲得的7號和8號橋墩沉降時間序列的標準偏差分別為0.19mm和0.18mm，GB-RAR技術(shù)的沉降監(jiān)測精度通常較高。

2.2GB-RAR沉降成果與水準測量數(shù)據(jù)對比分析

本節(jié)將水準測量結(jié)果與GB-RAR結(jié)果進行了比較和分析，以證明使用GB-RAR技術(shù)獲得的沉降時間序列結(jié)果的可靠性。考慮GB-RAR獲得的是高頻雷達數(shù)據(jù)，水準測量的采樣間隔為2h，在進行對比分析之前，應對數(shù)據(jù)進行如下處理：（1）選擇兩種方法時間重疊的監(jiān)測數(shù)據(jù)；（2）從GB-RAR獲得的沉降時間序列中提取與水準測量采樣時間相同的沉降。

GB-RAR技術(shù)和水準測量獲得的沉降時間序列具有良好的一致性。對兩種方法之間的差異進行統(tǒng)計學分析。在7號橋墩中，GB-RAR與水準測量結(jié)果之間的平均誤差為-0.05mm，均方根誤差為0.20mm，最大差值為0.40mm，最小差值為0.01mm。8號橋墩的平均誤差、均方根誤差、最大差值和最小差值分別為?0.12mm、0.27mm、0.55mm和0.01mm。綜上所述，采用GB-RAR技術(shù)得到的沉降結(jié)果與水準測量結(jié)果一致。此外，通過使用GB-RAR和地鐵盾構(gòu)隧道下的水準測量技術(shù)，可以滿足E大橋的安全監(jiān)測要求。

2.3沉降率估算與結(jié)果分析

在考慮彩色噪聲的影響后，估計結(jié)果更加準確。根據(jù)盾構(gòu)隧道過橋監(jiān)測時間跨度，計算橋墩累計沉降量。考慮有色噪聲的影響，GB-SAR變形信息估計方法估計的7號和8號橋墩的累積沉降分別為-0.40mm和-0.16mm。通過水準測量法獲得的7號和8號橋墩的累積沉降分別為?0.39mm和?0.32mm。7號墩比8號墩更靠近地鐵隧道，這可能是7號墩積累的沉降量比8號橋墩多的主要原因之一。綜上所述，地鐵11號線盾構(gòu)隧道通過E大橋時，7號和8號橋墩的沉降率較小，兩個橋墩的累計沉降均在1mm以內(nèi)，滿足中國鐵路總公司的安全評估要求。盾構(gòu)隧道通過E大橋期間，E大橋橋墩的累計沉降控制在1mm以內(nèi)。

3結(jié)論

本工作采用GB-RAR技術(shù)對上海某地鐵線路盾構(gòu)隧道下穿E大橋進行了安全監(jiān)測研究。提出了一種考慮彩色噪聲影響的GB-RAR變形信息估計方法。利用所提出的估算方法，得到了監(jiān)測期內(nèi)E大橋沉降監(jiān)測的準確結(jié)果。主要結(jié)果如下。

（1）通過小波分析算法去噪后，在7號和8號橋墩的沉降變形時間序列中檢測到白色和彩色噪聲，根據(jù)7號和8號橋墩的下沉時間序列，估計每個序列的彩色噪聲譜指數(shù)約為?1。

（2）E大橋7號和8號橋墩沉降時間序列的標準偏差分別為0.19mm和0.18mm，表明地基干涉雷達的監(jiān)測精度較高。水準測量結(jié)果用于驗證GB-RAR技術(shù)獲得的沉降結(jié)果。7號墩和8號墩的均方根誤差分別為0.20mm和0.27mm。結(jié)果表明，GB-RAR技術(shù)可以有效、準確地實現(xiàn)橋梁安全監(jiān)測。

（3）在各種噪聲的影響下，基于GB-RAR技術(shù)得到的橋墩沉降變化呈現(xiàn)非線性沉降?；诳紤]有色噪聲影響的GB-RAR變形信息估計方法，7號和8號橋墩的估計沉降率分別為（-0.0112±0.0026）mm、（-0.0046±0.0053）mm/h。相應的累積沉降為?0.40mm和?0.16mm。通過水準測量法獲得的7號和8號橋墩的累積沉降分別為?0.39mm和?0.32mm。兩種方法的結(jié)果一致，滿足安全評價要求。盾構(gòu)機在ELH橋下穿越時，橋墩的累積沉降必須小于1mm。

本文提出的方法不僅可用于橋梁的變形監(jiān)測和分析，也可用于其他監(jiān)測對象（如超高層建筑、大壩、滑坡）的變形監(jiān)測與分析。在接下來的研究工作中，將分析GB-RAR變形時間序列噪聲與變形信息之間的關(guān)系，研究削弱有色噪聲的相關(guān)濾波方法，進一步提高變形結(jié)果的可靠性。

參考文獻

[1]李海洋.復雜環(huán)境下BDS/GNSS橋梁變形監(jiān)測算法的研究與應用分析[D].武漢：武漢大學，2022.

[2]劉克梁.大跨橋梁施工階段變形智能化監(jiān)測技術(shù)研究[D].徐州：中國礦業(yè)大學，2023.

[3]唐浩耀，譚社會，金衛(wèi)鋒，等.基于北斗自動化監(jiān)測的大跨度橋梁變形研究[J].測繪與空間地理信息，2023，46（9）：103-106，110.

[4]姜闊勝，李良和，韓劉幫，等.基于激光雷達技術(shù)的礦井巷道變形在線監(jiān)測[J].北京信息科技大學學報（自然科學版），2020，35（5）：1-4.

[5]王貝.基于三維激光點云切片提取技術(shù)的橋梁變形監(jiān)測應用研究[D].湘潭：湘潭大學，2022.

[6]遲臣鑫.井下煤倉激光雷達變形監(jiān)測系統(tǒng)設計及應用[D].中國礦業(yè)大學，2022.