소나나 레이다분야에서 목표물로부터 오는 신호의 산란점을 추정하는 것은 추정한 산란점 특성을 분석하여 목표물을 식별하기 위해서 연구되어 오고 있다. 지금까지 연구되어온 모델링에 의한 산란점 추정을 보면 많은 경우 Prony 모델에 근거하여 추정하고 있다. Prony 모델을 레이다나 소나에 적용할 때에 몇 가지 단점을 갖고 있다. 그 첫째는 Prony모델이 잡음에 약하다는 점이고 둘째는 Prony모델이 모델차수에 대한 사전정보를 요구한다는 점이다. 본 논문에서는 위에 든 단점중에서 잡음에 취약한 점을 보완하기 위해서 입력 신호 성분만을 자동 추적하는 창함수(Automatic Tracking Window)를 전처리기로 사용한 Prony 산란점 추정 방법을 제안한다. 또 그 성능을 기존 Prony방법만을 사용한 산란점 추정방법과 비교하여 잡음에 대한 성능 향상을 보였다.
역합성개구면레이다(ISAR) 영상은 표적의 주요 산란 부위를 보여주는 강력한 도구이다. 표적을 식별 및 분류하는데 주로 사용된다. ISAR 영상의 산란점 정보를 찾는 것은 표적 특징을 모델링하는데 중요하다. 본 논문에서는 ISAR 영상 데이터와 모델링 함수와의 근사오차를 최소화함으로서 산란점 정보를 추출하는 모델링 방법을 제안한다. 여기서 추출된 산란점 정보는 시뮬레이션에서 사용될 표적의 산란점 위치뿐만 아니라 표적 산란점의 오차요소를 고려하는 시뮬레이션에 사용될 수 있는 표적 산란점 위치오차의 통계적 정보도 포함한다. 또한 제안된 방법에 의해서 얻어진 산란점 정보로부터 영상을 재구성하고 원래의 ISAR 영상을 잘 근사하는지 확인하였다.
본 논문에서는 레이더를 이용한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위한 방법에 관해 소개한다. 레이더 수신신호를 통해 만들어지는 고해상도 거리측면도(HRRP: High Resolution Range Profile)은 표적의 1차원적인 산란 특성을 나타내며, HRRP에서의 피크(peak)는 전자기파를 강하게 산란시키는 산란점(scattering center)을 의미한다. 추출된 산란점을 이용하여 레이더 가시선 방향(RLOS: Radar Line of Sight)의 길이인 표적 종방향 거리(downrange) 길이를 추정하며, 표적과 레이더 가시선 방향이 이루는 각도를 통해 표적의 실제 길이를 추정한다. 길이 추정의 정확도를 향상시키기 위해, HRRP를 이용하는 방법보다 정확하게 산란점을 추출하기 위한 방법인 매개변수 추정방법(parametric estimation method)을 이용할 수 있다. 매개변수 추정방법은 산란점 개수가 결정된 후에 적용되며, 따라서 산란점 개수 추정의 정확도에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 레이더를 통한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위해, 정보 이론적 판단 기준에 바탕을 둔 신호원 수 추정방법인 AIC (Akaike Information Criteria), MDL (Minimum Descriptive Length), GLE (Gerschgorin Likelihood Estimators)방법들을 이용하여 산란점 개수를 추정하였다. 매개변수 추정방법으로 ESPRIT기법을 이용하여, 간단한 표적 캐드 모델에 대한 길이 추정 시뮬레이션을 수행하였으며, GLE방법이 산란점 개수 추정과 표적 길이 추정에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 표적에 의해서 산란된 산란파에 대한 2차원 산란점 추출 및 2차원 ISAR(Inverse SAR) 영상 형성에 대해서 기술하였다. 표적 에 대 한 2차원 산란점과 ISAR 영상을 획득하는 방법에는 일반적으로 2-D IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)가 널리 사용되고 있다. 그러나 이는 영상의 해상도 면에서 질이 떨이진다는 단점이 있다. 이러한 퓨리에 변환을 바탕으로 한 방법의 단점을 보완하기 위해서 여러 가지 고해상도 신호처리의 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 2차원 산란점 추출 및 ISAR 영상을 형성하기 위해서 2-D MEMP 알고리즘과 2-D ESPRIT 알고리즘에 대해서 기술하고 있다. 이러한 각 알고리즘에 대한 성능을 나타내기 위해서 이상적인 점 산란체와 F-18 전투기에 대한 산란파를 이용하여 2차원 산란점을 예측하고 2차원 ISAR 영상을 획득하였다.
본 논문에서는 유도탄 조우 시나리오를 고려한 W-대역 밀리미터파 탐색기의 지상 표적 식별을 위한 1차원 산란점 추출 기법을 소개하고, 편파 방향 및 조우 각도에 따른 산란점 추출 결과를 비교 분석하고자 한다. CST A-Solver를 이용해서 SBR(Shotting Bounce Racing)기법을 통해서 전차 표적의 표면과 모서리에 의한 산란을 각각 계산하였다. 편파에 따라 4-채널 RCS 데이터에 대해서 스펙트럼 추정 기법(spectral estimation technique)인 1차원 RELAX 알고리즘을 사용해서 각각의 산란점(scattering center)을 추출했고, 편파 방향과 관측 각도의 변화에 따른 산란점 추출 결과를 비교 분석하였다. 시뮬레이션 분석을 통해서 지상 표적에 대한 산란점 추출 결과를 W-대역 밀리미터파 탐색기의 표적 식별을 위한 특성 벡터로 활용 가능함을 확인하였다.
본 논문은 레이다 표적 인식에서 레이다 산란신호에 대한 3차원 산란점 추출을 위한 고해상도 기법에 대해 기술하고 있다. 또한, 3차원 산란점 추출에서 신호의 극점을 획득하기 위해 3차원 짝 맞춤 절차를 소개하고 있다. 짝 맞춤 절차는 기존의 일반적인 방법보다 더 정확하고 견고한 특징을 가지고 있다. 3차원 산란점을 추출하기 위해서는 우선 주어진 3차원 레이다 산란 데이터로부터 상호 분산 행렬을 생성해야 한다. 그리고 matrix pencil 기법을 이용하여 3차원 산란점을 추출한다. 본 논문에서 MSSP를 이용하여 상호 분산 행렬을 생성하였으며, 관측 행렬은 sparse scanning order conception 방법을 이용하여 만들었다. 제시한 기법의 성능을 보여주기 위해서 본 논문에서는 이상적인 점 산란체를 생성하여 이에 대한 결과를 보여주고 있다.
비선형적으로 회전하는 표적의 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상을 형성하기 위해서는 표적의 수신 신호에 적절한 회전운동 보상기법을 수행해 주어야 한다. 대표적인 회전운동 보상기법인 prominent point processing(PPP)은 산란점의 위상정보를 이용하여 비선형 회전성분을 선형화하는 기법이다. 본 논문에서는 integrated cubic phase function(ICPF)을 이용하여 산란점의 위상정보를 추정한 다음 PPP를 수행하여 ISAR 영상을 형성하는 방법을 제안한다. ICPF는 다수의 산란점으로부터 중첩된 신호가 수신되었을 때 1차원 영역(domain)의 최댓값을 찾는 작업을 수행함으로써 산란점의 위상정보를 추정할 수 있다. 시뮬레이션 결과 ICPF를 이용한 산란점 위상정보 추정 후 PPP를 수행함으로써 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 실시간으로 높은 품질의 ISAR 영상을 획득하였다.
Synthetic Aperture Radar (SAR)영상은 날씨와 주야에 관계없이 취득될 수 있어 감시, 정찰 및 국토안보 등의 목적을 위한 자동표적인식(Automatic Target Recognition, ATR)에 활용 가능성이 높다. 그러나, 식별 시스템 개발을 위해 다양하고 방대한 양의 시험영상을 구축하는 것은 비용, 운용측면에서 한계가 있다. 최근 표적 모델을 이용하여 시뮬레이션된 SAR 영상에 기반한 표적 식별 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. SAR-ATR 분야에서 대표적으로 이용되는 산란점 매칭과 템플릿 매칭 기반 알고리즘을 적용하여 표적식별을 수행하였다. 먼저 산란점 매칭 기반의 식별은 점을 World View Vector (WVV)로 재구성 후 Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM)을 수행하였고, 템플릿 매칭을 통한 식별은 서로 인접한 산란점으로 재구성한 두 영상간의 상관계수를 사용하였다. 개발한 두 알고리즘의 식별성능시험을 위해 최근 미국 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)에서 배포한 표적 시뮬레이션 영상인 Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) 자료를 사용하였다. 표준 환경, 표적의 부분 폐색, 랜덤 폐색 정도에 따른 알고리즘 성능을 분석하였다. 산란점 매칭 알고리즘의 식별 성능이 템플릿 매칭보다 전반적으로 우수하였다. 10개 표적을 대상으로 표준환경에서의 산란점 매칭기반 평균 식별률은 85.1%, 템플릿 매칭기반은 74.4%이며, 표적별 식별성능 편차 또한 산란점 매칭기법이 템플릿 매칭기법보다 작았다. 표적의 부분 폐색정도에 따른 성능은 산란점 매칭기반 알고리즘이 템플릿 매칭보다 약 10% 높고, 표적의 랜덤 폐색 60% 발생에도 식별률이 73.4% 정도로 비교적 높은 식별성능을 보였다.
본 논문에서는 RF탐색기 측정치인 산란점 모델링 기법에 대해 제안한다. 우선 상대자세 각 따라 변화하는 ISAR 영상(Inverse Synthetic Aperture Radar Image)로부터 기준 산란점을 생성하였다. 다음으로 RF탐색기 측정치의 주요 불확실성 요소인 잡음세기(noise strength), 깜박임(blink), boresight 오차를 기준 산란점에 부가한다. 본 연구에서 제안된 RF탐색기 모델은 다양한 표적추적 필터 알고리듬 개발에 사용할 수 있다.
현대 전장에서 널리 사용되는 미사일 표적은 작은 레이다 단면적 및 빠른 기동 특성으로 인하여 탐지가 매우 힘들다. 특히 미사일과 유사한 운동 변수로 기동하는 기만체의 존재 때문에 표적의 병진운동 변수들이 아닌 다른 형태의 특성 벡터를 추출할 필요가 있다. 본 연구에서는 성공적인 미사일 표적의 식별을 위하여 미세운동을 하는 표적의 미세운동변수 및 산란점 추출을 위한 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모델링 된 미세 도플러 함수와 신호처리 된 수신신호의 시간-주파수 영상과의 정합을 비용함수로 사용하여 미세운동변수들과 산란점들의 위치를 추출하였다. 점 산란원으로 구성된 표적을 이용한 시뮬레이션 결과, 미세운동 및 산란점들의 변수가 정확하게 추출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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