• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.130-138
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• 2003

Stripmap-mode 합성개구레이더의 고전적인 영상 복원기술은 Range-Doppler 알고리즘이다. 하지만 고해상도 Spotlight-mode 합성개구레이더 시스템에서는 Range-Doppler 알고리즘을 적용했을 때 성능이 상당히 나빠지므로 Spotlight-mode에 맞는 별도의 Inversion 알고리즘이 연구되어왔다. 본 논문에서는 Spotlight-mode 합성개구레이더에서 Raw-data를 처리하기 위한 알고리즘 연구를 통해 기존의 평면파 근사 방법을 이용하고 있는 Polar format 알고리즘과 근사 방법을 사용하지 않는 Wavefront Reconstruction 기법에 대한 성능분석을 시도하였다. 이 때 Source 신호의 Carrier 주파수, 합성 개구면 Size, 그리고 표적물의 위치에 따라 두 Inversion기법의 결과 영상을 비교함으로써 Wavefront Reconstruction 기법의 우수성을 입증하였다. Spotlight-mode 합성 개구 레이더 시스템을 시뮬레이션하여 Raw-data를 생성시키고 각 알고리즘에 적용하여 역변환을 통해 영상화된 표적물의 형태로 성능을 비교 분석하였다.

• 항공우주산업기술동향
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• 제3권1호
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• pp.65-71
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• 2005

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1175-1184
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• 2008

본 논문에서는 Delay-Sum Back Projection(DSBP) 기법과 finite-difference time-domain 방법으로 구현된 time reversal(FDTD-TR) 기법을 실험 데이터에 적용하고, 그 결과를 비교한다 두 기법은 모두 시영역에 기반을 둔 기법으로서 초광대역 레이더 신호를 처리하여 표적의 실제 위치와 모양에 가까운 영상을 생성할 수 있다. 실험을 위한 초광대역 레이더는 네트워크 분석기, 저항성 V 다이폴 안테나, 스캐너, 제어 컴퓨터로 구성되며, 레이더 개구면은 안테나를 1차원 스캔하여 합성된다. 실험 데이터는 신호 왜곡과 클러터를 포함하는데, 이를 제거하는 보정 절차가 수행된다. 두 기법은 동일한 플랫폼에서 동일한 데이터에 적용되며, DSBP 기법은 FDTD-TR 기법에 비해 더 나은 영상을 생성하지만 더 많은 시간이 걸린다는 것을 보인다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2011년도 한국우주과학회보 제20권1호
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• pp.25.1-25.1
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• 2011

다목적 실용위성 5호는 국내 최초로 합성 개구면 레이더(SAR)를 장착한 지구 관측위성으로서 2011년 중반에 러시아의 Dnepr 로켓에 의해 발사되어 평균 고도 550 km의 태양동기 여명궤도에서 운용될 예정이다. 위성은 28일을 주기로 지구를 421회 공전하는 반복 지상궤적을 가지며 인터페로메트리 레이더 영상의 획득을 위해 위성이 지구적도 상공을 통과할 때 기준경도로부터 ${\pm}2$ km 이내로 지상궤적이 유지될 수 있도록 궤도조정을 수행한다. 위성은 궤도에 투입된 후 2개월 이내에 정상적인 지상궤적을 획득하고 몽골에 설치된 레이더 반사판을 이용하여 4개월에 걸친 검보정을 수행한 후에 정상적인 운용에 들어가게 된다. 이 연구에서는 위성이 발사체와 분리된 이후 정상적인 지상궤적을 획득하는데 걸리는 시간을 분석하고 위성의 지상궤적을 기준 경도로부터 ${\pm}2$ km 이내로 유지시키기 위한 궤도조정에 필요한 조정주기와 연료소모량을 분석한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권8호
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• pp.566-573
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• 2019

항공 SAR에서 고품질의 영상을 얻기 위해서는 영상 획득 구간에서 항공기의 요동을 정확히 측정하여야 한다. 특히 요동측정을 할 때 상대적 위치오차 및 불연속성 오차를 줄여야 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 합성 개구 레이더(SAR)에서 실시간으로 요동측정을 하는 매개변수 사전 오차 모델링 방법(P-PEM, Pre-Parametric Error Modeling)을 제안한다. P-PEM은 기존에 본 연구진에서 제안한 항법오차를 다항식으로 모델링하여 추정하는 매개변수 오차 모델링 기법(PEM, Parametric Error Modeling)에서 확장된 기법이다. PEM은 IMU에 의한 INS 오차를 짧은 시간 동안 다항식이라 가정하여 모델링하는 요동측정기법이다. 반면, P-PEM은 다항식 오차 모델의 계수를 미리 추정하고 영상촬영단계에서 사용한다. 시뮬레이션 결과, P-PEM을 적용하면 실시간으로 불연속성 오차를 제거한 요동측정이 가능함을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권2호
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• pp.147-155
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• 2024

Based on the recently developed deep learning technology, many studies have been conducted on deep learning networks that simultaneously detect and classify targets of interest in synthetic aperture radar(SAR) images. Although numerous research results have been derived mainly with the open SAR ship datasets, there is a lack of work carried out on the deep learning network aimed at detecting and classifying SAR ground targets and trained with the synthetic dataset generated from electromagnetic scattering simulations. In this respect, this paper presents the deep learning network trained with the synthetic dataset and applies it to detecting and classifying real SAR ground targets. With experiment results, this paper also analyzes the network performance according to the composition ratio between the real measured data and the synthetic data involved in network training. Finally, the summary and limitations are discussed to give information on the future research direction.

• 항공우주기술
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• 제10권2호
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• pp.37-48
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• 2011

영상 레이더(SAR)는 날씨나 밤낮에 관계없이 전천후로 고해상도의 지구 관측을 가능하게 하는 강력하고 잘 정립된 마이크로웨이브 원격 탐사 기술이다. 한국항공우주연구원에서는 올해 발사될 예정인 우리나라 최초의 영상 레이더 위성을 개발해오고 있다. 영상 레이더 위성은 크게 위성 본체와 SAR 탑재체로 이루어진다. SAR 탑재체는 고출력의 전력을 SAR 안테나를 통하여 방사하기 때문에 설계 단계에서의 고주파 호환성 있는 설계와 시험단계에서의 고주파 호환성 검증이 실제 궤도 상에서 성능 보장을 위해서 무엇보다 중요한 절차이다. 본 연구에서는 영상 레이더 위성의 고주파 호환성을 위한 설계 기준과 검증 절차에 대하여 기술한다. 부가적으로 본 논문은 영상 레이더 위성의 RF 성능의 강건성 검증을 위한 RF 전체 방사 시험(RF 자체 호환성 시험)과 시험 형상 그리고 시험 결과에 대하여 기술한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.549-557
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• 2013

본 논문에서는 전방 표적을 탐지하기 위한 모노스태틱 지형 영상 레이더의 블록 처리 기법을 설명한다. 모노스태틱 지형 영상 레이더는 초광대역 레이더이고 dechirp-on-receive 처리를 수행하기 때문에 합성개구면 레이더의 다양한 기존의 영상화 기법을 적용하기는 어렵다. 본 논문에서는 적용 가능한 영상화 기법으로서 각 블록별로 거리 및 방위각 압축을 수행하는 블록 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 도출 과정을 제시하고, 시뮬레이션과 시험 결과를 분석함으로써 제안하는 기법의 성능과 타당성을 검증한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권6호
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• pp.735-744
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• 2019

One of the key factors for recognition performance in the automatic target recognition for synthetic aperture radar imagery(SAR-ATR) system is reliability of the SAR target database. To achieve optimal performance, the database should be constructed using the images obtained under the same operating condition as the SAR sensor. However, it is impractical to have the extensive set of real-world SAR images, and thus those from the electro magnetic prediction tool with 3-D CAD models are suggested as an alternative where their reliability can be always questionable. In this paper, a method for similarity assessment between target SAR images is presented inspired by the fact that a target SAR image is mainly characterized by the features of scattering centers. The method is demonstrated using a variety of examples and quantitatively measures the similarity related to reliability. Its assessment performance is further compared with that of the existing metric, structural similarity(SSIM).

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권3호
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• pp.219-230
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• 2022

In implementing a robust automatic target recognition(ATR) system with synthetic aperture radar(SAR) imagery, one of the most important issues is accurate classification of target variants, which are the same targets with different serial numbers, configurations and versions, etc. In this paper, a deep learning network with channel attention modules is proposed to cope with the recognition problem for target variants based on the previous research findings that the channel attention mechanism selectively emphasizes the useful features for target recognition. Different from other existing attention methods, this paper employs the channel attention modules without dimensionality reduction along the channel direction from which direct correspondence between feature map channels can be preserved and the features valuable for recognizing SAR target variants can be effectively derived. Experiments with the public benchmark dataset demonstrate that the proposed scheme is superior to the network with other existing channel attention modules.