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雪崩严重威胁到人类的生命和居住环境，因此，对雪崩进行研究是确定雪崩危险区域的关键。 此前，由于缺少高质量的现场数据，用于雪崩行为的验证模型受到了限制。 我们可以使用雷达传感器来采集现场数据，但以目前的形式，这些模型只能提供一维的测量数据。 发射器功率也限制了它们只能达到50米的距离分辨率，这对于展现雪崩的真实动态情况是远远不够的。

本项目通过采用新开发的调频连续波(FMCW)相控阵雷达来研究雪崩流体的深层动力。 借助这个功能*的雷达，我们现在可以生成高分辨率的二维速度测量数据和实现雪崩事件的全二维动画重现。 参与本项目的研究机构包括: 谢菲尔德大学 、 剑桥大学  和 伦敦大学学院  (UCL)。 我们在UCL进行雷达系统开发及其相关的雷达信号处理。

该雷达安装在瑞士Valléede Sionne(VDLS)一处设备齐全的雪崩测试站点的钢筋混凝土掩体中。 掩体固定在与雪崩轨道相对的斜坡坡脚，为雷达设备提供保护。 我们在该测试站点上安装了雷达、压力传感器和声学传感器等各种传感器来研究雪崩的过程。 我们可以在下雪后通过在山顶引爆来人为地引发雪崩，以进行实验测量。 该站点也适用于自然雪崩，它可通过声学传感器自动触发仪器进行测量。

数据采集和雷达控制

一些的数据采集系统看起来似乎可以满足我们的设计要求，但是，只有NI的解决方案能够为我们的项目提供足够紧密的硬件和软件集成来保证项目的成功。 我们购买了配置NI PXIe-8130控制器的 PXIe-1082  机箱以及一个8通道16位NI PXIe-6366 X Series  DAQ设备，DAQ设备的规格参数*我们的数据吞吐量和动态范围要求。系统结合了一个第三方高速固态驱动，可以测量整个雪崩事件（预计至少可持续两分钟），而不会存在数据丢失或缓冲区溢出。

该系统与 LabVIEW  的结合对于系统的软件设计非常重要。 我们需要雷达在整个冬天*地运行，因此软件的可靠性至关重要。 该雷达还与雪崩测试站点掩体处的触发系统连接。 我们通过NI提供的和现场支持迅速完成了LabVIEW的配置，然后开始检测触发并进行数据采集，同时控制继电器打开雷达发射器。 我们在部署之前对基于LabVIEW的软件进行了大量测试来证明其可靠性。 软件开发进行得非常顺利，帮助我们节省了大量关键的开发时间，我们的系统在雪崩季节即可开始运行。

雷达设计

在UCL开发的雷达采用FMCW设计，通过混合发射的线性频率调制(LFM)信号与接收的返回信号来进行测距修正。 这种混合过程会产生一个频差（差频），用于提取目标的距离和速度信息。 在本案例中，雷达的工作频率为5.3 GHz，该频率可以定位雪崩的潜在密集区域。

我们的FMCW雷达具有亚米级分辨率，发射器功率相对较低，这是因为传输的信号具有较宽的带宽(200 MHz)，而且雷达会连续不断地发射信号。 混合过程还会将所有信号能量压缩到一个非常小的带宽中，从而相对于其他脉冲压缩技术减少接收器采集硬件的形变。

UCL雷达具有八个接收器通道，*次可以提供水平分辨率（因此雷达生成的是二维图像）。 8个接收器天线随机分布在一个宽5.3米的口径上，可实现1公里范围内大约10m的水平分辨率。

该雷达的zui大测量范围大约是3公里，以实现整个雪崩轨道的成像。 为了达到该要求，我们采用了NI PXIe-6366 DAQ设备，该设备能够以我们所需的2 MS/s采样率同时采集八个通道的数据。 对雷达发射天线和与其zui靠近的接收天线之间的交叉耦合进行估算意味着雷达需要具有约80dB的动态范围；因此，接收器模数转换器至少需要14位的分辨率。

雪崩测量数据

系统采集雪崩测量数据之后，便可*脱机处理记录的雷达数据。 为了减少数据处理时的内存占用（因为数据集非常大），系统通过NI DIAdem及其Visual Basic脚本(VBS)函数将数据分成段。 DIAdem  以第三方软件可直接读取的格式方便地输出数据段。 每个接收器通道首先分别对采集的数据进行处理。 通过对数据进行移动目标检测，我们可以过滤掉静止的目标，并隔离出与正在移动的雪崩相关的目标。 图像中的每个像素强度与移动目标返回的信号强度成正比。

结论

借助紧密集成的NI LabVIEW软件和 PXI  Express数据采集硬件，我们在冬天成功地测量了三个自然雪崩事件，接下来我们预计将会记录更多的数据。” 未来的计划包括采用技术来跟踪雪崩前沿，从而通过多普勒信息来测量雪崩速度。 我们将会根据藏在雪崩掩体中的其他雷达仪器所采集的数据来对我们的速度估算进行验证。 我们的*目标是以每秒50帧的速率生成整个雪崩事件的二维动画。

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