International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제10권1호
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pp.83-90
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2009
A new IRF (Impulse Response Function) analysis technique in high resolution SAR image is presented by taking into account the real clutter environment. In order to investigate the realistic effect of clutter background on the impulse response function of SAR image, an ideally generated impulse response function is superimposed with a large number of background clutter data which are extracted from the various regions of an actual SAR image. As a performance measure, PSLR (Peak Sidelobe Ratio) of the clutter-contained IRF is presented in the various groups of clutter background, and finally the results are compared with the stochastic model.
In this paper, we propose a robust clutter pre-thresholding method using background adaptive Threshold Map for the clutter rejection in the complex coastal environment. The proposed algorithm is composed of the use of Threshold Map's and method of its calculation. Additionally we also suggest an automatic decision method of Thresold Map's update. Experimental results on some sets of real infrared image sequence show that the proposed method could remove clutters effectively without any loss of detection rate for the aim target and reduce processing time dramatically.
초광대역 레이더는 높은 분해 능력으로 인해 단거리 차량용 레이더로 주목받고 있다. 차량으로부터 반사된 레이더 신호는 "clutter"라는 원하지 않는 반사 신호를 갖게 되어, 목표물을 검출하는데 어려움을 갖게 된다. 그러므로 목표물에서 반사된 신호로부터 보다 확실하게 검출하기 위하여 레이더 검출기를 개발할 필요가 있다. 본 논문에서는 log-normal clutter 환경에서 다양한 평균과 분산에서 최적인 검출기를 구하였다. 비동기 방식의 검출기로 자승 검출기와 선형 검출기, 로그 검출기 등을 분석하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검출기의 성능을 분석하여, 차량용 레이더로 최적인 검출기를 구하였다.
Most of the background subtraction algorithms show good performance in static scenes. In the case of dynamic scenes, they frequently cause false alarm to "temporal clutter", a repetitive motion within a certain area. In this paper, we propose a robust technique for the multiple interval pixel sampling (MIS) algorithm to handle highly dynamic scenes. An adaptive threshold scheme is used to suppress false alarms in low-confidence regions. We also utilize multiple background models in the foreground segmentation process to handle repetitive background movements. Experimental results revealed that our approach works well in handling various temporal clutters.
본 논문에서는 특이값 분해을 이용한 클러터 신호 제거 알고리즘의 연산속도를 향상 시킬 수 있는 기법을 제시한다. IR-UWB Radar를 이용하여 실내 위치 추적 시스템을 위해서는 수신 신호에서 목표물 신호를 추출하여야 한다. 특이값 분해를 이용하여 클러터 신호를 제거함으로써 수신신호로 부터 목표물의 신호를 추출할 수 있다. 특이값 분해를 이용한 클러터 신호 알고리즘은 목표물의 신호 추출 성능이 우수하나 연산속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 극복하는 기법을 제시한다. 실제 IR-UWB Radar 시스템에 적용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 기법이 연산속도를 향상시키는 것을 확인하였다.
영상 레이다(SAR)는 주야간, 일조량에 관계없이 전천후로 영상획득이 가능하여 군사용으로는 물론 과학 민수용으로 광범위하게 활용된다. SAR 시스템에서는 고도, 운용 주파수, PRF 등의 다양한 시스템설계 파라미터로부터 생성된 임펄스 응답 함수(impulse response function)를 분석하여 공간해상도, PSLR, ISLR 등 영상품질 성능 파라미터의 추정이 가능하다. 그러나 모델링된 임펄스 응답 특성은 주변 클러터 환경이 고러되지 않은 이상적인 경우이므로 실제 주변 클러터 환경을 고려한 SAR 영상품질 분석 기법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주요 SAR시스템 파라미터를 기반으로 SAR 점표적 원시 데이터를 생성하고, 거리-도플러 알고리듬(range-Doppler algorithm)을 이용하여 임펄스 응답 데이터를 형성한다. 그리고 실제 SAR영상의 일부분을 추출하여 주변 배경 클러터 환경 데이터를 형성한 후, 임펄스 응답 데이터를 삽입한다. 형성된 응답 데이터는 영상품질의 정확도를 향상시키고자 확장보간법을 도입하여 분석하고, 이에 대한 효과를 주요 도플러 파라미터인 방위 FM율 오차에 따른 성능분석을 수행함으로써 확인한다.
연구목적: 본 논문에서는 IR-UWB를 활용하여 실내 위치 추정을 위한 거리 추정 기술을 제안하고 연구 수행한다. 실내 환경에서 clutter(클러터)나 noise(노이즈) 환경으로 인해 낮아진 목표 신호의 검출과 세기를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 연구방법: 클러터 억제와 미약 신호를 검출하기 위해 기존 연구인 Background Remover, Corelation, Singular Vector Decomposition 연구를 분석하고 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 평가를 위해 일반 실내 건물에서 2~11.5m 까지 목표물을 측정하는 실험을 진행하고 평균 에러율을 통해 성능평가 및 검증을 진행한다. 연구결과: 제안하는 알고리즘을 통해 11.5m까지 평균에러 0.57m, 6m이상에서 11.5m까지 에러율 0.49m였다. 기존 연구 대비하여 평균 에러율 약 1m를 줄이는 결과를 보였다. 결론: 본 연구에서 제안하는 알고리즘을 실험을 통해 검증했다. 거리나 위치 추정을 위한 클러터, 노이즈 환경에서 미약 신호 검출하는 기법으로 활용이 가능할 뿐 아니라 투과성이 높은 UWB 레이더를 활용하여 제난 상황에서 인명을 피해를 줄이기 위한 인명 검출 기법으로 활용될 수 있다.
Constant false alarm rate(CFAR) processors are useful for detecting radar targets in background for which all parameters in the statistical distribution are not known and may be nonstationary. The well known "cell averging" (CA) CFAR processor is known to yield best performance in homogeneous case, but exhibits severe performance in the presence of an interfering target in the reference window or/and in the region of clutter edges. The "order statistics"(OS) CFAR processor is known to have a good performance above two nonhomogeneous cases. The modified OS-CFAR processor, known as "trimmed mean"(TM) CFAR processor performs somewhat better than the OS-CFAR processor by judiciously trimming the ordered samples. This paper proposes and analyzes the performance of a new CFAR processor called the "maximum trimmed mean"(MX-TM) CFAR processor combining the "greatest of"(GO) CFAR and TM-CFAR processors. The MAX operation is included to control false alarms at clutter edges. Our analyses show that the proposed CFAR processor has similar performance TM- and OS-CFAR processors in homogeneous case and in the precence of interfering targets, but can control the false rate in clutter edges. Simulation results are presented to demonstrate the qualitative effects of various CFAR processors in nonhomogeneous clutter environments.
This paper presents an examination of the spatial integration method for extracting the RCS of a trihedral corner reflector from SAR images for SAR external calibration. An exact external radiometric calibration technique is required for extracting an exact calibration constant. Therefore, we examine the accuracy of the spatial integration method, which is commonly used for the SAR external radiometric calibration. At first, an SAR image for a trihedral corner reflector is simulated with a high-resolution SAR impulse response with a known theoretical RCS of the reflector, and a background clutter image for the high resolution SAR system is also generated. Then, a SAR image in a high resolution is generated for a trihedral comer reflector located on a background clutter by superposition of the two SAR images. The radar cross section of a trihedral corner reflector in the SAR image is retrieved by integrating the radar signals of the pixels adjacent to the reflector for various size of the integration area. By comparison of the measured RCS by the integration method and the theoretical RCS of the reflector, the effect of the size of the integration area on the extraction of the calibration constant is examined.
In this paper, a object detection and tracking algorithm is presented which exhibits robust properties for image sequences with complex background. The proposed algorithm is composed of three parts: moving object detection, object tracking, and motion analysis. The moving object detection algorithm is implemented using a temporal median background method which is suitable for real-time applications. In the motion analysis, we propose a new technique for removing a temporal clutter, such as a swaying plant or a light reflection of a background object. In addition, we design a multiple vehicle tracking system based on Kalman filtering. Computer simulation of the proposed scheme shows its robustness for MPEG-7 test image sequences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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