비협조적 표적식별(NCTR, Non-Cooperative Target Recognition)은 전자정보 등 다른 체계의 지원 없이 레이다 자체적으로 표적을 식별하는 기능을 말한다. 이를 구현하기 위한 대표적인 방법 중 하나인 역합성개구레이다(ISAR) 영상은 표적의 기동 및 위치에 따라 크게 변하기 때문에 기종을 판단할 수 있는 데이터베이스 없이 이를 자동으로 식별하기란 매우 어렵다. 본 연구에서는 실측 영상이 부족한 상황에서도 ISAR 영상 시뮬레이션 및 딥러닝 기법을 활용한 식별 데이터베이스 구축방안에 대해 논한다. 다양한 레이다 운용 환경에 따라 변화하는 ISAR 영상을 모사하기 위해 '완전 산란체', '결손 산란체', 'JEM 잡음'으로 명명한 영상 형성 과정을 거쳐 이를 학습하는 모델을 제안한다. 이 모델의 학습 결과를 통해 유사한 형상의 시뮬레이션 영상은 물론 처음 입력된 실측 ISAR 영상도 식별할 수 있음을 확인하였다.
전자기파 시뮬레이션을 통해 SAR 영상을 생성하는 방법은 그동안 많은 연구가 이루어져 왔다. 특히, SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 생성 전용 분석 S/W가 있긴 하지만, 대부분 국방 및 보안 특성상 일반인들에게 공개되지 않고 있다. 본 논문에서는 범용 EM(Electro Magnetic) simulator를 이용하여 다양한 방법으로 사실적 표적 모델을 분석하는 방법에 대해 설명한다. 특히, 역합성 개구면 레이다(inverse synthetic aperture radar) 영상을 생성하고, 처리하는 방법을 설명한다. 이 방법을 잘 활용하면, 막대한 비용이 들어가는 수많은 실제 표적들에 대한 표적 인식(target recognition) 데이터베이스 구축을 상대적으로 저렴하고 시간효율적으로 수행할 수 있게 된다.
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 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.
본 논문에서는 편대비행 중인 다수의 표적을 식별하기 위하여 기존의 표적들을 분리시키는 기법을 이용하는 대신 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 미리 학습되어 있던 각 표적의 역합성 개구면 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상들을 합성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서 ISAR 영상의 합성은 표적의 수와 관측 각도 및 표적의 위치를 변수로 하는 비선형문제를 최적화함으로써 수행된다. 추적 레이다를 통하여 관측 각도가 추정 됨을 가정한 후, 표적의 수와 위치는 PSO로 템플릿 매칭(template matching)을 최적화 하여 추정된다. 축소된 크기의 F-16을 사용한 시뮬레이션 결과, 편대비행 중인 표적들의 ISAR 영상과 동일한 ISAR 영상이 합성됨으로써 제안된 기법의 효용성이 검증되었다.
본 논문에서는 표적의 관측각도 변화율이 일정하지 않은 표적의 회전운동 성분의 결과로 인한, 역합성 개구면 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상의 초점 저하 현상을 해결하는 회전운동보상(Rotational Motion Compensation: RMC) 기법을 제안한다. 먼저, 하나의 산란원이 존재하는 레인지 빈(range bin)을 선택한다. 다음으로, 퓨리에 변환(Fourier Transform: FT)과 다항식-위상 변환(Polynomial-Phase Transform: PPT)를 활용하여, 선택된 레인지 빈에 대한 위상함수를 추정한다. 마지막으로, 관측 각도의 변화율을 일정하게 하는 새로운 시간 변수를 정의한 후, 보간법(interpolation)을 통해 새롭게 정의된 시간변수에 대한 레이다 신호를 획득한다. 이에 대한 결과로, 관측 각도의 변화율을 일정하지 않게 하는 표적의 회전운동 성분을 제거함으로써, 초점이 맞는 ISAR 영상을 획득할 수 있다. 전함(battleship) 모델을 사용한 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 RMC 기법의 효용성을 검증하였다.
본 논문에서는 X-밴드 대역에서 운영되는 레이다 장비를 이용하여 실제 이동하는 해상 표적을 대상으로 역합성 개구면 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상 생성 기법들의 성능을 비교 분석하였다. 성능 비교에 사용된 ISAR 영상 생성 기법들은 1) 거리 순시 도플러(Range Instantaneous Doppler: RID) 기법, 2) 위상보상(phase adjustment) 수행 후의 거리 도플러(Range Doppler: RD) 기법, 그리고 3) 주요 산란원 기법(Prominent Point Proccessing: PPP) 수행 후의 RD 기법들이 있다. 본 논문에서 수행된 성능 비교 결과는 향후 실제 해상 이동 표적의 ISAR 영상 생성을 위한 기반 기술 확보 및 기본 프레임워크(frame work) 구축을 위한 지표를 제공한다는데 그 의의가 있다.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 목적으로 수풀 뒤쪽에 가려져 있는 장애물을 탐지하고 회피하기 위해 수풀을 투과하여 차량의 전방을 고해상도로 영상화 할 수 있는 근거리 초광대역 영상 레이다를 설계한다. 광대역 특성에 적합하고 배열 구성이 용이한 소형 평판형 비발디 안테나를 설계하고 방사 패턴 및 정재파비를 측정한다. 영상의 거리 해상도를 기준으로 대역폭을 분석하고, 방위각 해상도를 기준으로 수신용 배열 안테나를 설계한다. 수신용 배열 안테나의 간격과 영상 해상도 및 표적의 신호 중첩 관계를 분석한다. 수풀로 부터 반사되는 신호를 수신하기 위해 회로망 분석기를 이용하여 계단 주파수 파형을 사용하는 합성 개구면 레이다를 구성한다. 제안한 방법은 수풀에서 코너 반사기를 위치시키고 이것의 반사 신호를 영상화함으로써 수풀의 투과 특성 및 레이다 영상의 해상도를 분석하여 무인 차량에 적용가능성을 보인다.
본 논문에서는 바이스태틱 역합성 개구면 레이다(Bistatic ISAR: Bi-ISAR) 영상 형성에 적합한 회전운동보상(Rotational Motion Compensation: RMC) 기법을 제안한다. 이를 위해 추적된 표적의 궤적, 송신기, 수신기의 위치정보들을 이용하여 바이스태틱 각도 변화에 의해 기인된 기하학적 왜곡 현상을 보상한다. 다음으로, 관측각도의 변화율을 일정하게 하는 새로운 시간변수를 정의한 후, 보간법을 통해 기 정의된 시간 변수에 대한 레이다 신호를 획득함으로써 RMC를 수행한다. 이에 대한 결과로, Bi-ISAR 기하구조에서 표적의 비균일 회전성분을 적절히 보상함으로써 초점이 맞는 Bi-ISAR 영상을 획득할 수 있다. 바이스태틱 기하구조에서 기동하는 비행기 모델 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 Bi-ISAR RMC 기법의 효용성을 검증하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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