• 한국전자파학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.913-919
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• 2006

본 논문에서는 움직이는 표적에 대한 ISAR(Inverse SAR) 영상의 움직임 보상 기법에 대해서 기술하였다. 움직이는 표적에 대해서 단순히 퓨리에 변환만을 이용하여 ISAR 영상을 얻으면 일반적으로 영상에 퍼짐 현상이 나타난다. 이러한 영상의 퍼짐 현상에 대한 문제는 시간-주파수 변환 기법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 ISAR 영상의 움직임 보상 기법 중에서도 짧은 시간 퓨리에 변환과 Gator 웨이브릿 변환의 방법에 대해서 기술하고 있다. 이러한 각 알고리즘에 대한 성능을 나타내기 위해서 우리는 이상적인 점 산란체와 simulated MIG-25에 대한 산란파를 이용하여 움직임 보상이 된 ISAR 영상을 획득하였다. 또한 짧은 시간 퓨리에 변환과 Gabor 웨이브릿 변환을 이용하여 구한 ISAR 영상의 해상도를 나타내고 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.564-571
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• 2015

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.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.984-996
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• 2007

본 논문에서는 표적에 의해서 산란된 산란파에 대한 2차원 산란점 추출 및 2차원 ISAR(Inverse SAR) 영상 형성에 대해서 기술하였다. 표적 에 대 한 2차원 산란점과 ISAR 영상을 획득하는 방법에는 일반적으로 2-D IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)가 널리 사용되고 있다. 그러나 이는 영상의 해상도 면에서 질이 떨이진다는 단점이 있다. 이러한 퓨리에 변환을 바탕으로 한 방법의 단점을 보완하기 위해서 여러 가지 고해상도 신호처리의 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 2차원 산란점 추출 및 ISAR 영상을 형성하기 위해서 2-D MEMP 알고리즘과 2-D ESPRIT 알고리즘에 대해서 기술하고 있다. 이러한 각 알고리즘에 대한 성능을 나타내기 위해서 이상적인 점 산란체와 F-18 전투기에 대한 산란파를 이용하여 2차원 산란점을 예측하고 2차원 ISAR 영상을 획득하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.21-31
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• 2020

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.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.758-765
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• 2016

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.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.451-458
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• 2014

본 논문은 송신 레이더와 수신 레이더의 위치가 서로 다른 바이스태틱 기하 구조에서의 ISAR(Inverse Synthetic Apeture Radar) 영상 생성 기법에 대해 연구하였다. 모노스태틱 ISAR는 레이더의 LOS(Line of Sight) 방향으로 진행하는 표적에 대해 LOS의 수직 방향으로 충분한 해상도를 얻기 힘들고, 스텔스 표적의 탐지에도 적합하지 않다. 바이스태틱 ISAR는 이러한 모노스태틱 ISAR의 단점을 해결할 수 있다. 바이스태틱 기하 구조와 신호 모델링, 바이스태틱 도플러 등의 바이스태틱 ISAR 영상을 얻기 위한 과정을 소개하였다. 시뮬레이션을 통해 표적의 이동 시나리오에 따른 모노스태틱 ISAR 영상과 바이스태틱 ISAR 영상을 생성 후 각 시나리오마다 영상의 차이를 비교 분석하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.21-29
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• 2021

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.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.93-100
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• 2018

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.

• 한국전자파학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1156-1160
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• 2003

많은 시간-주파수 영역 해석법들이 레이다 영상의 이동보상기법에 적용되어져 오고 있다. 이 논문에서는 새로운 시간-주파수 영역 해석법으로서 진화 프로그래밍을 이용한 적응 웨이브릿 변환과 적응 시간-주파수 영역 해석법을 제안하고 이들을 움직이는 표적물에 대한 2차원 레이다 영상의 이동보상기법에 적용해 본다. 제안하는 알고리즘의 타당성을 증명하기 위해서, 우리는 MIG-25와 B-727 데이터를 이용하였다. 진화 프로그래밍을 이용한 적응 웨이브릿 변환과 적응 시간-주파수 영역 해석법을 이용한 레이다 영상은 다른 시간-주파수 영역 해석법과 마찬가지로 퍼짐 현상이 제거된 깨끗한 영상을 얻을 수 있음을 보여 준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.14-19
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• 2010

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.