This paper presents an asymptotic analysis method using the PO(physical optics) approximation technique to analyze the scattering contribution of an electrically large object partially coated with a radar absorbing material(RAM). By using the feature of the PO technique that can calculate the equivalent current value for each mesh independently, instead of analyzing the entire structure, scattering analysis was performed only by calculating the current on the area where the RAM coating is applied. By the numerical examples, the accuracy and the computation time of the proposed method were verified, and the computational efficiency of inverse synthetic aperture radar(ISAR) of the electrically large objects that require enormous resources is improved.
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 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.
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.
Unlike optical equipment, SAR(Synthetic Aperture Radar) has the advantage of obtaining images in all weather, and object detection in SAR images is an important issue. Generally, deep learning-based object detection was mainly performed in real-valued network using only amplitude of SAR image. Since the SAR image is complex data consist of amplitude and phase data, a complex-valued network is required. In this paper, a complex-valued ResNet network is proposed. SAR image object detection was performed by combining the ROI transformer detector specialized for aerial image detection and the proposed complex-valued ResNet. It was confirmed that higher accuracy was obtained in complex-valued network than in existing real-valued network.
The on-board processor of satellite Synthetic Aperture Radar(SAR) digitizes the back-scattered echoes and transmits them to the ground. As satellite SAR image of various operating conditions including broadband and high resolution is required, an enormous amount of SAR data is generated. Decimation filter is used for data compression to improve the transmission efficiency of these data. Decimation filter is implemented with the FIR(Finite Impulse Response) filter and here, the decimation ratio and tap length are constrained by resource requirements of FPGA used for implementation. This paper suggests to use a non-integer ratio decimation filter in order to optimize the data transmission efficiency. Also, it proposes a filter design method that remarkably reduces the resource constraints of the FPGA in-use via applying a polyphase filter structure. The required resources for implementing the proposed filter is analysed in this paper.
The on-board processor of satellite synthetic aperture radar(SAR) generates transmission signal by digital signal processing, converts it into an analog signal. At this time, the transmission signal generated from the baseband requires the frequency modulation to convert it to the high-frequency band in order to improve the stability. General frequency modulation method using local oscillator(LO) causes IQ imbalance due to phase error/magnitude error and these error reduce performance of SAR. To generate transmission signal without phase/magnitude error, this paper suggests design method of the frequency modulation method using digital to analog converter(DAC) at on-board SAR. For design, this paper analyzes the characteristic of DAC mode and uses pre-compensation filter. To analyze the proposed method performance, performance index are compared with IQ imbalance signals. This method is suitable for on-board SAR using fast sampling DAC and has the advantage of being able to solve IQ imbalances.
The synthetic aperture radar(SAR) is an equipment that can acquire images in all weathers day and night based on radar signals. The on-board processor of satellite SAR generates transmission signal by digital signal processing, converts it into an analog signal and transmits to antenna. Until the transmission signal generated by on-board processor is output, the signal passes the transmission cables and analog devices. At this time, these hardware distort the signal and makes SAR performance worse. To improve the performance, pre-distortion technique is used. But, general pre-distortion using taylor series is not sufficient to compensate for the distortion. This paper suggests transmit signal design method with improved pre-distortion. This paper uses envelop sampling method and interpolation filter for frequency domain compensation. The proposed method accurately compensates the hardware distortion and reduces resource usage of FPGA. To analyze proposed method's performance, IRF characteristics are compared when the proposed method applies to signal with errors.
본 논문에서는 지상에 수신 레이다들이 배치된 바이스태틱(bistatic) 환경에서 SAR(synthetic aperture radar) 이미징(imaging) 기법을 적용하여 이동표적을 탐지 및 이미징할 수 있는 지대공 바이스태틱 레이다 시스템 및 이에 대한 구현 알고리즘을 제안한다. 제안 시스템이 기존 SAR 시스템과는 달리 수신 레이다들의 집합에 의해 안테나 개구면(aperture)을 합성하도록 하여 탐지 영역에 대한 조사(illumination)가 길 필요가 없으며, 또한 표적 영상 복원을 위해 평면파 근사화(planewave approxiamtion)에 기반한 SAR 폴라 포맷(polar format) 알고리즘을 적용함으로써 수신 레이다들이 공간상에서 균일하게 이격될 필요가 없음을 보인다. 인접 펄스 수신신호 처리를 통한 클러터 성분 제거 과정이 포함된 영상 복원 알고리즘을 유도하며, 시스템 구현과 관련된 영상 해상도 및 수신 레이다의 공간상 위치 불규칙성에 따른 보상 방법을 설명한다. 최종적으로 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 성능을 보인다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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