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펄스 간 위상오차 보상을 통한 후방 감시 차량용 레이더의 ISAR 영상형성

Removal of Inter-pulse Phase Errors for ISAR Imaging Using Rear View Radars of an Automobile

  • 투고 : 2014.06.11
  • 심사 : 2014.07.31
  • 발행 : 2014.08.25

초록

최근 선형 주파수 변조-주파수 편이(Linear Frequency Modulation-Frequency Shift Keying: LFM-FSK) 신호를 사용한 후방 감시용 차량용 레이더 신호 처리 기법이 고안 되었다. 두 개의 계단 주파수(stepped frequency)신호를 순차적으로 연결한 LFM-FSK 신호의 특성을 이용 할 경우 후방 관측을 통해 차량에 대한 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상을 형성할 수 있다. 이 때 관측 차량에 대한 ISAR 영상의 형성 시 펄스 간 위상 오차(inter-pulse phase error)로 인해 영상의 초점이 흐려지게 된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 particle swarm optimization(PSO)를 활용한 high resolution range profile(HRRP)의 엔트로피(entropy) 최소화를 통해 펄스 간 위상 오차의 보상을 시행하였다. 여기서 LFM-FSK 신호를 이용하여 추정 한 관측 차량의 상대속도는 비용함수의 탐색구간(searching space)을 적절히 설정하는데 도움을 준다. 시뮬레이션 결과는 제시 된 기법을 적용하여 펄스 간 위상오차의 보상을 수행함으로써 초점이 맞는 ISAR 영상이 형성됨을 보여준다.

Signal processing technique of linear frequency modulation-frequency shift keying (LFM-FSK) waveform has been introduced for rear view radars of an automobile. LFM-FSK waveform consists of two sequential stepped frequency waveforms with some frequency offset, and thus, can be used to generate inverse synthetic aperture radar (ISAR) images of rear view target of an automobile. However, ISAR images can often be blurred due to inter-pulse phase errors. To resolve this problem, one-dimensional (1-D) entropies of high resolution range profiles (HRRP) are minimized with the help of particle swarm optimization (PSO). The searching space used in PSO is adaptively adjusted by the use of information on the target's velocity obtained from LFM-FSK waveforms. Simulation results show that the proposed method can generate well-focused ISAR images.

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참고문헌

  1. Gak-Gyu Choi, Seung-Ku Han, Hyo-Tae Kim, Kyung-Tae Kim, "A Study on Signal Processing of Rear Radars for Intelligent Automobile." The journal of KOERAN institute electromagnetic engineering and science, vol. 22, no. 11, pp. 1070-1077, Nov. 2011. https://doi.org/10.5515/KJKIEES.2011.22.11.1070
  2. M.-M. Meinecke, H. Rohling, "Combination of LFMCW and FSK modulation principles for automative radar systems." German Radar Symposium GRS2000, Berlin, Oct. 11-12, 2000.
  3. C. Ozemir, Inverse synthetic aperture radar imaging with MATLAB algorithms, New York: WILEY.
  4. S.-H. Park, H.-T.Kim, "Stepped-frequency ISAR motion compensation using Particle Swarm Optimization with island model," Progress In Electromagnetics Research, vol. 85, pp. 25-37, 2008. https://doi.org/10.2528/PIER08082107
  5. en.wikipedia.org/wiki/List_of_fastest_production_cars_by_acceleration.
  6. L. Xi, X. Liu, J. Ni, "Autofocusing of ISAR images based on entropy minimization," IEEE Transaction on Aerospace and Electornic Systems, vol. 35, no. 4, pp. 1240-1252, Oct. 1999. https://doi.org/10.1109/7.805442
  7. Sang-Won Jung, Kyung-Tae Kim, "Improvement of Radar Images Using Time-Frequency Transform." The journal of KOERAN institute electromagnetic engineering and science, vol. 21, no. 11, pp. 14-19, Jan. 2010. https://doi.org/10.5515/KJKIEES.2010.21.1.014