일반적으로 표적을 탐지하고 추적하는 기능을 하는 다양한 장비를 보유하고 있으며 각 장비들 간의 정보교류를 통해 보다 정확하고 신속하게 대상 표적을 추적하고 있다. 이런 장비들은 대체로 유사한 표적탐색영역(FOV)을 보유하지만 일부는 해당 장비의 오차범위(Resolution) 한계로 인해 장비간의 차이가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 전자광학추적장비(Electro Optic Tracking System)와 레이더 시스템 간의 표적탐색영역(FOV) 차이를 보상하기 위해 사용된 전자광학추적장비 표적탐색 방식을 랜덤한 표적정보를 기준으로 다양한 방법을 통해 탐색시간을 단축하고, 자동으로 표적을 탐지/추적할 수 있는 방법에 대해 연구하였다.
레이더 영상이나 광학 영상, 적외선 영상 등을 이용하여 표적을 식별하는 기술을 NCTR(Non-Cooperative Target Recognition) 또는 ATR(Automatic Target Recognition)이라 한다. 그 중에서 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 자동으로 지상 표적을 식별하는 것을 SAR ATR이라고 한다. 일반적으로 SAR ATR은 탐지, 변별 및 식별 단계로 구성된다. 본 논문에서는 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상 식별을 위해 개발된 극사상식별기(polar mapping classifier)를 수정하여 SAR 표적 식별에 이용하였으며, 전처리 과정을 통해 클러터 화소의 영향을 줄이고 표적의 그림자 화소들 표적 식별에 이용하여 식별 성능을 향상시켰다.
실환경에서 레이더 시스템의 성능 평가를 수행하는 것은 시간이나 비용의 제한조건이 많으므로, 이를 시험하기 위한 표적 신호 모의 장치가 반드시 필요하다. 본 논문은 고해상도의 거리 프로파일 또는 영상을 형성하거나 혹은 추적의 정확도를 올리기 위하여 점차적으로 광대역을 사용하는 레이더의 최신 동향에 따라 이를 시험하기 위한 표적신호 모의방법을 제시하였다. 송신신호를 직접 고속 샘플링하여 디지털 메모리를 이용한 시간 지연을 통해 구현하는 방법과 스트레치 프로세싱을 사용하는 시스템을 위한 비트 주파수 생성을 이용하는 방법에 대하여 기술하고, 각 방법이 광대역 파형의 표적을 모의할 때 가져야 할 조건을 제시하였다. 또한, 디지털 메모리 방식에 비트 주파수를 추가하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통해 제시된 방법을 비교하고 타당함을 보였다.
Although radar target signatures(RTS), such as range profiles have played an important role for target recognition in the X-band radar, they would be less effective when a target is designed to have low radar cross section(RCS). Recently, a number of research groups have conducted the studies on the RTS in the VHF-band where such targets can be better detected than in the X-band. However, there is a lack of work carried out on the mathematical description of the VHF-band RTS. In this paper, chirplet decomposition is employed for modeling of the VHF-band RTS and its performance is compared with that of existing scattering center model generally used for the X-band. In addition, the discriminative signal analysis is performed by chirplet parameterization of range profiles from in an ISAR image. Because the chirplet decomposition takes long computation time, its fast form is further proposed for enhanced practicality.
본 연구는 전보에서 개발한 RTX에 대한 응용 연구의 하나로써 레이더 영상 신호의 수록 및 해석에 부가하여 타선의 GPS 위치정보를 수신하여 자선의 전자해도(ENC) 및 radar 화면상에서 동시에 표시함으로써 이들 두 선박의 간격을 측정할 수 있는 선간거리계, 또한, 타선의 ARPA radar가 탐지한 영상신호, 타선의 기동정보(own ship data, OSD) 및 추적표적의 정보(tracked target message, TTM) 등을 자선의 레이더나 전자해도 화면상에서 실시간으로 모니터링하는 software를 개발하고, 이들의 레이더 정보를 필요에 따라 hard disk에 수록 및 재생할 수 있는 아주 간편하면서도 범용성이 있는 레이더 정보수록 및 해석 시스템을 개발하였다. (중략)
연근해 소형 어선에 널리 탑재되어 있는 소형 레이더 장치에 radar target extractor를 인터페이스하여 레이더 선호를 수록, 처리 및 해석하기 위한 PC based radar system 을 구축하고, cell averaging CFAR 처리장치를 통해 실제의 레이더 echo 신호를 처리하여 오경보 확률의 설정치 변화에 따른 echo영상의 변화패턴을 레이더 스코프상에서 직접 비교, 분석한 결과 및 레이더 영상신호의 음영구역의 발생대역폭을 추정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 레이더 선호의 해석을 통해 추출된 표적의 운동벡터 및 방위, 거리, 속력, CPA, TCPA 등과 같은 ARPA 정보를 실시간으로 이동 궤적과 함께 PC 모니터상에 구현하고 있기 때문에 소형 레이더 시스템에 이 장치를 부착하면 저가의 비용으로써 ARPA 정보의 취득이 기능하다. 2. ideal threshold 에 의한 표적검출성능을 개선시키기 위해 cell averaging CFAR processor 의 CUT전후에 각각 3 개의 guard cell과 이 cell의 좌$.$우측에 각각 20개씩, 총 40개의의 reference cell를 설치하여 레이더의 video 신호를 입벽한 후, 오경보 확률 10$\^$-0.25/∼10$\^$-1.0/의 범위에 대하여 설정치를 점차증가시켜 갈 때, 레이더 영상신호는 10$\^$-0.75/ 의 설정치에서 가장 양호한 clutter 제거효과를 나타내었다. 3. 레이더 스코프상에서 영상신호를 관찰하면서 cell averaging CFAR 의 오경보 확률을 적정하게 제어하면 지금까지의 ideal threshold level 에 의한 잡음억제기법에서 나타나는 선박영상의 과도한 레벨약화현상을 보완할 수 있을 것으로 판단한다. 4. 부산 용호만에 정박중인 예인선의 레이더 신호를 해석하여 영상의 음영패턴과 음영 대역폭을 추정한 결과, 예인선의 유효높이는 약 1.2 m 이었고, 이들 음영효과의 정량적 해석을 통한 해상표적의 형상정보는 향후 3차원 레이더 영상을 구현하는 데 그 기초자료가 될 것으로 판단된다.
자율주행 자동차 개발 및 상용화에 있어서 주행안전도 확보가 가장 중요한 시점에서 이를 위해 전방 및 주행차량 주변에 존재하는 다양한 정적/동적 차량의 인식과 검출 성능을 고도화 및 최적화하기 위한 AI, 빅데이터 기반 알고리즘개발 등이 연구되고 있다. 하지만 레이더와 카메라의 고유한 장점을 활용하여 동일한 차량으로 인식하기 위한 연구 사례들이 많이 있지만, 딥러닝 영상 처리 기술을 이용하지 않거나, 레이더의 성능상의 문제로 짧은 거리만 동일한 표적으로 감지하고 있다. 따라서 레이더 장비와 카메라 장비에서 수집할 수 있는 데이터셋을 구성하고, 데이터셋의 오차를 계산하여 동일한 표적으로 인식하는 융합 기반 차량 인식 방법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더와 CCTV(영상) 설치 위치에 따라 동일한 객체로 판단하기에 데이터 오차가 발생하기 때문에 설치한 위치에 따라 위치 정보를 연동할 수 있는 기술 개발을 목표로 한다.
소형 무인항공기가 발달함에 따라 영상센서의 활용이 증가하였다. 특히 발전된 컴퓨팅 파워와 소형화된 영상센서의 발달로 무겁고 값비싼 레이더 장비의 기술을 영상센서로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 영상 이동표적표시(Moving Target Indication MTI) 기법은 이런 시대의 흐름에 따라 발달된 기술이며 현재 미군의 소형무인항공기 RQ-11 Raven에 상용화 되었다. 본 논문에서는 소형 무인항공기용 영상 MTI 기법의 원리를 설명하고 영상 MTI에서 주로 사용하는 카메라 운동 보 정 기법인 매개변수/비매개변수 방식의 영상정합의 접근법을 위주로 설명하였다. 또한 소형 무인항공기용 영상감시시스템 구현에서 가장 큰 문제점인 시차/항공기 진동 보정에 대한 진행 중인 연구논문도 소개하였다.
HRR(High Resolution Range) profile은 표적의 고유한 전자기학적 산란 특성을 1차원 레이더 영상으로 보여줄 뿐만 아니라, 잡음에 강인하면서 실시간으로 획득 가능하기 때문에 비행 표적을 식별하기 위한 레이더 신호로 많이 이용되고 있다. 하지만 HRR profile은 레이더와의 상대적인 각도에 대해 민감하게 변하기 때문에 하나의 표적에 대한 훈련 데이터베이스를 구축하려면 엄청난 양의 HRR profile이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 표적의 비행 기동 시나리오에 따른 훈련 데이터베이스 구축 방법을 기술한다. 이 방법을 사용하면 적은 양의 훈련 데이터베이스로도 높은 식별 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 흐려진 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상의 회전 오차를 보상하기 위해 시간-주파수 영역 해석법을 이용한 회전 이동 보상(rotational motion compensation) 알고리즘을 제시한다. 실제의 비행 환경에서는 표적의 회전이나 가속 등의 움직임으로 인하여 도플러 주파수 천이가 시간에 따라 변하게 되고, 이에 따라 회전 오차(motion error)가 발생한다. 본 알고리즘으로 도플러 주파수 영역 방향으로 흐려진 ISAR 영상을 개선한다. 시뮬레이션 결과, 기동하는 표적에 회전 오차가 있을 경우에 시간-주파수 영역 해석법은 흐려진 레이더 영상의 품질을 개선하는데 효율적임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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