Abstract
SAR radar and FLIR images, which are taken from sensors on aircrafts or satellites, are compressed prior to transmission to facilitate rapid transfer through the limited bandwidth channels. In this case, it is important that it achieves compression ratio as high as possible as well as high target detection rate. In this paper a joint ATR-compression system based on the subband coding and VQ is proposed, which utilizes the encoder as a predictor or classifier for target detection. Simulation result shows that the proposed system achieves a relatively high level of target detection performance as well as a high compression ratio over 200:1.
비행기나 인공위성에 탑재된 SAR (Synthetic Aperture Radar) 레이더 또는 적외선 센서(FLIR)로 촬영한 데이터는 제한된 전송채널을 통해 신속히 전송하기 위해 데이터 압축을 필요로 하게된다. 이때 가능한 높은 압축율을 얻으면서 동시에 높은 목표물 탐지 능력을 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 서브밴드 코딩(subband coding) 과 벡터 양자화(VQ)를 이용하여 압축 알고리듬을 목표물 탐지의 예측기(predictor) 및 분류기(classifier)로 적용시킴으로써 목표물의 탐지능력을 유지하면서 효과적으로 압축할 수 있는 자동탐색기능 압축시스템(Joint ATR-compression System)을 제안하였으며 제안된 알고리듬을 사용한 경우의 시뮬레이션 결과는 200:1 이상의 높은 압축율에 대해서 비교적 높은 목표물 탐지 능력을 유지하고 있음을 나타내었다.