초록
ISAR 자동 초점(autofocus) 기법이란 움직이는 표적에 대한 2차원 레이더 영상인 ISAR 영상을 얻을 때 표적에 의한 doppler-shift 때문에 발생하는 위상 오차를 예측, 제거하는 기법이다. 이러한 자동 초점 기법이 수행되지 않은 ISAR 영상은 위상 오차(phase ewer)에 의한 왜곡이 포함되기 때문에 초점이 맞지 않는 것처럼 흐린(blurred) 영상이 된다. 이러한 영상은 추후에 구분기(classifier)를 이용하여 표적 구분 시 올바른 구분을 보장할 수 없으므로 반드시 자동 초점 기법이 수행되어야 하며, 본 논문에서는 이를 위해 영상의 엔트로피(entropy)를 최소화시키는 알고리즘을 이용한다. ISAR 자동 초점 기법은 크게 range alignment 과정과 phase adjustment 과정으로 나뉘는데, range alignment 과정에서 샘플링 포인트(sampling point)의 수와 그에 따른 영상 품질과의 관계를 분석하고, phase adjustment 과정 을 수행하기 위한 알고리즘인 SSA(Stage-by-Stage Approaching)의 계산시간 단축을 위한 방법을 분석한다.
Two-dimensional(2-D) radar images, namely, ISAR images from a maneuvering target include unwanted phase errors due to the target's motion. These phase errors make ISAR images to be blurred. The ISAR autofocus technique is required in order to remove these unwanted phase errors. Unless those unwanted phase errors produced by the target's motion are removed prior to target identification, we cannot expect a reliable target identification performance. In this paper, we use the entropy-based ISAR autofocus technique which consists of two steps: range alignment and phase adjustment. We analyze a relationship between the number of sampling point and a image quality in a range alignment algorithm and also analyze a technique for reducing computation time of the SSA(Stage-by-Stage Approachng) algorithm in a phase adjustment.
