• 한국전자파학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.451-458
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• 2014

본 논문은 송신 레이더와 수신 레이더의 위치가 서로 다른 바이스태틱 기하 구조에서의 ISAR(Inverse Synthetic Apeture Radar) 영상 생성 기법에 대해 연구하였다. 모노스태틱 ISAR는 레이더의 LOS(Line of Sight) 방향으로 진행하는 표적에 대해 LOS의 수직 방향으로 충분한 해상도를 얻기 힘들고, 스텔스 표적의 탐지에도 적합하지 않다. 바이스태틱 ISAR는 이러한 모노스태틱 ISAR의 단점을 해결할 수 있다. 바이스태틱 기하 구조와 신호 모델링, 바이스태틱 도플러 등의 바이스태틱 ISAR 영상을 얻기 위한 과정을 소개하였다. 시뮬레이션을 통해 표적의 이동 시나리오에 따른 모노스태틱 ISAR 영상과 바이스태틱 ISAR 영상을 생성 후 각 시나리오마다 영상의 차이를 비교 분석하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권9호
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• pp.693-700
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• 2018

본 논문에서는 송신 레이다와 수신 레이다가 분리된 바이스태틱(bistatic) 환경에서 합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 영상을 형성하는 기법에 관하여 서술한다. 바이스태틱 SAR는 모노스태틱(monostatic) SAR에 비해 다양한 SAR 영상 획득 시나리오를 형성할 수 있기 때문에 기존의 모노스태틱 SAR의 한계를 극복할 수 있다. 그러나 현재까지 국내에서 바이스태틱 SAR 영상 형성과 관련된 연구가 매우 미진한 상황이다. 이에 따라 본 논문에서는 바이스태틱 기하구조에서의 레이다 수신 신호를 모델링하고, 이를 모노스태틱 등가 모델(equivalent model)을 활용하여 바이스태틱 SAR 영상을 형성하는 방법에 관하여 서술한다. 본 논문에서는 바이스태틱 기하구조에서의 모의시험을 통해 본 논문에서 서술된 바이스태틱 SAR 영상 형성 기법의 효용성을 검증한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1460-1466
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• 2010

본 논문은 바이스태틱 RCS와 모노스태틱 RCS를 이용하여 각각 표적 구분 실험을 수행하고 그 성능을 비교 분석하였다. 모노스태틱 및 바이스태틱 RCS로부터 특성을 추출하기 위하여 시간-주파수 영역 해석법인 STFT와 CWT를 이용하였으며, 다중 퍼셉트론 신경망을 구분기로 이용하였다. 실험 결과, 모노스태틱과 바이스태틱 RCS 모두 CWT가 STFT보다 더 나은 구분 성능을 보여주었다. 또한, STFT에서는 바이스태틱 RCS를 이용했을 때, CWT에서는 모노스태틱 RCS를 이용하였을 때 대체적으로 더 좋은 성능을 나타내었다. 결과적으로 본 논문을 통하여 바이스태틱 RCS도 모노스태틱 RCS처럼 표적 구분에 똑같이 적용할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.93-100
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• 2018

역합성 개구 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar:ISAR) 영상은 표적의 2차원 RCS(Radar Cross Section) 분포를 나타낸다. 레이더의 LOS(Line Of Sight) 방향으로 진행하는 표적에 대해 바이스태틱 ISAR는 영상의 수직 해상도를 얻을 수 없는 모노스태틱 ISAR의 약점을 보완할 수 있다. 그러나 바이스태틱 ISAR는 모노스태틱 ISAR 비해 긴 처리 시간과 다양한 산란 메커니즘을 가지고 있기 때문에, 바이스태틱 ISAR 영상만을 이용한 표적식별은 비효율적일 수 있다. 이에 본 논문에서는 레이더의 LOS 방향으로 진행하는 표적의 모노스태틱, 바이스태틱 ISAR 영상을 이용하여 표적 식별 성능을 분석하고, 두 레이다의 융합을 통한 표적식별 방법을 제시한다. 시뮬레이션 결과, 융합을 통한 식별 성능이 모노스태틱, 바이스태틱 ISAR 영상만을 이용한 식별 성능보다 더 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.207-213
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• 2013

본 논문에서는 바이스태틱-모노스태틱 변환을 이용하여 바이스태틱 개구합성 레이다 영상화를 위한 ${\omega}$-K(omega-K) 알고리즘에 대해 기술하였다. 고려된 바이스태틱 개구합성 레이다는 1개의 정지된 송신 안테나와 여러 개의 수신 안테나로 구성된 물리적 배열 구조로 구성되어 있다. 수신 안테나의 물리적 배열 구조의 길이는 SAR 시스템의 개구합성 길이와 동일하다. 모노스태틱 구조와 다르게 바이스태틱 구조에서 ${\omega}$-K(omega-K) 알고리즘은 2차원 파수 영역에서 정확한 수학적 해를 얻을 수 없다. 제안된 영상화 기법의 핵심은 바이스태틱 구조의 데이터를 모노스태틱 구조의 데이터로 변환하는 것이다. 시뮬레이션과 실제 측정된 데이터를 이용하여 제안된 영상화 기법이 효과적임을 보여준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.198-207
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• 2016

바이스태틱(Bistatic) 레이다는 기존의 모노스태틱(Monostatic) 레이다로는 수행하기 어려운 저피탐(stealth) 표적에 대한 탐지 및 식별을 용이하게 해준다. 하지만 표적식별을 위해 바이스태틱 레이다의 수신신호로부터 고해상도 거리 측면도(high resolution range profile: HRRP)를 형성할 시, 바이스태틱 고유의 기하구조로 인해 바이스태틱 HRRP 내 왜곡현상이 발생하고, 이는 표적에 대한 정확한 거리 정보를 획득하기 어렵게 한다. 더욱이 바이스태틱 HRRP 내 나타나는 표적의 전자기적 산란 메커니즘은 바이스태틱 기하구조에 따라 다양하게 변하기 때문에 효율적인 훈련 데이터베이스 구축은 바이스태틱 표적식별에서의 핵심 사항이 된다. 본 논문에서는 모노스태틱 표적식별에서 효과적인 성능을 보였던 비행 시나리오에 기반한 훈련 데이터베이스 구축 기법을 바이스태틱 표적식별에 적용해 보고, 그 성능과 효율성을 분석한다. 시뮬레이션에서는 레이다와 표적의 거리가 충분히 먼 경우, 비행시나리오에 기반한 데이터베이스를 이용하여 효율적으로 바이스태틱 표적식별을 수행할 수 있음을 보인다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.566-576
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• 2016

바이스태틱 역합성 개구 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 표적에 대한 2차원 산란분포를 나타내고, 이는 바이스태틱 표적식별에 이용될 수 있다. 하지만 바이스태틱 ISAR 영상은 바이스태틱 기하구조에 따라 그 산란 메커니즘이 다양하게 변화하고, 고유의 왜곡 때문에 표적의 정확한 거리-도플러 정보를 나타낼 수 없다. 따라서 이를 이용한 표적식별에서 효율적인 훈련 DB 구축은 핵심사항이 된다. 최근 모노스태틱 표적식별에서 효율적인 성능을 보였던 비행 시나리오 기반 훈련 데이터베이스(database: DB) 구축 기법을 바이스태틱 고해상도 거리측면도(High Resolution Range Profile: HRRP) 표적식별에 적용하여 바이스태틱 기하구조 내 효율적인 훈련 DB를 구축하는 연구가 수행되었고, 상기 연구는 레이다와 표적 사이의 거리가 충분히 먼 경우, 적은 양의 훈련 DB로도 높은 표적식별 성능을 획득할 수 있음을 보여주었다. 따라서 본 논문에서는 비행 시나리오 기반 훈련 DB 구축 기법을 바이스태틱 ISAR 영상 표적식별에 적용한 후, 그 성능과 효율성을 분석한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.96-99
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• 2016

일반적으로 바이스태틱 클러터는 송신단과 수신단의 독립적인 이동에 의해 모노스태틱 클러터와는 달리 Angle-Doppler 평면에서 비선형적인 클러터 구조을 갖게 된다. 본 논문에서는 시뮬레이션 기법에 의해 Angle-Doppler 평면에서의 바이스태틱 클러터 구조를 이용해서 송신단과 수신단의 이동에 의한 클러터 구조 변화에 대해 분석한다. 또한, 시뮬레이션 결과를 통해 바이스태틱 레이더에서 클러터 공분산 행렬의 Rank가 가장 적게 되기 위한 송 수신단의 운용 조건을 보인다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.886-893
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• 2017

RCS 기술의 발달과 레이다 기술의 발달에 따라 바이스태틱, 멀티스태틱 레이다 시스템이 많이 사용되고 있다. 본 논문은 바이스태틱 MIMO 레이다 시스템의 수신신호 모델링 유도 과정을 보이고, ML 도래각 추정 알고리즘에 바이스태틱 신호를 적용했을 때의 성능 분석을 다룬다. ML 도래각 추정 알고리즘인 경우, 신호원의 개수에 따라 도래각 추정에 요구되는 탐색 차원 또한 증가하게 되어 많은 계산량을 요구한다. 해당 문제점을 해소하기 위해 본 논문은 해당 알고리즘의 추정오차를 closed-form 표현으로 유도함으로써 별도의 도래각 추정 없이 바이스태틱 환경의 수신신호에 대한 ML 알고리즘의 성능분석이 가능함을 보인다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.564-571
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• 2015

본 논문에서는 다중입력-다중출력(multiple-input, multiple-output: MIMO) 간섭계(interferometric) 레이다 네트워크 시스템을 기반한 MIMO 간섭계 역합성 개구면 레이다(inverse synthetic aparture radar: InISAR) 영상 형성기법에 관해 연구하였다. MIMO 간섭계 레이다 네트워크 시스템 내에서는 여러 바이스태틱 InISAR 영상들이 형성되며, 이들을 인코히리언트(incoherent)하게 합성함으로써 MIMO InISAR 영상을 형성할 수 있다. 여기서, 바이스태틱 InISAR 영상은 바이스태틱 기하구조 내에서의 표적에 대한 산란분포를 3차원의 형태로 도시한다. 상기 MIMO InISAR 영상에서는 다중 각도에서의 바이스태틱 산란 현상을 3차원의 형태로 도시하기 때문에, 표적의 다양한 산란 정보를 제공함과 더불어, 표적 식별 시 유용한 특징 벡터(feature vector)로써 활용될 수 있다. 시뮬레이션을 통해, 제안된 MIMO InISAR 영상 형성 기법을 이용함으로써 표적에 대한 다중각도에서의 바이스태틱 산란분포가 3차원의 형태로 도시되는 것을 확인할 수 있다.