본 논문에서는 RF탐색기 측정치인 산란점 모델링 기법에 대해 제안한다. 우선 상대자세 각 따라 변화하는 ISAR 영상(Inverse Synthetic Aperture Radar Image)로부터 기준 산란점을 생성하였다. 다음으로 RF탐색기 측정치의 주요 불확실성 요소인 잡음세기(noise strength), 깜박임(blink), boresight 오차를 기준 산란점에 부가한다. 본 연구에서 제안된 RF탐색기 모델은 다양한 표적추적 필터 알고리듬 개발에 사용할 수 있다.
본 논문에서는 시간-주파수 변환에 요동보상을 적용한 UWB 레이다 Bistatic ISAR (Bistatic Inverse Synthetic Aperture Radar: B-ISAR) 이미징에 적용하여 레이다 이미징의 선명도와 품질을 개선하였다. UWB 레이다를 사용하여 제안하는 시간-주파수 알고리즘을 검증하였으며, 이를 위하여 B-ISAR 알고리즘 절차, 시간-주파수 변환과 요동보상 개선 등 필요한 이론적 근거를 제시하였다. B-ISAR 이미징 알고리즘으로 이미지를 생성하였으며, UWB 바이스테틱 ISAR 이미징 생성시 요동보상을 적용한 시간-주파수 변환 기법인 STFT(Short-Time Fourier Transform), GWT(Gabor Wavelet Transform), WVD(Wigner-Ville distribution) 방식을 차례대로 구현하였다. 그리고 STFT, GWT와 WVD 알고리즘을 이용하여 B-ISAR 이미징 알고리즘의 성능을 비교하였으며, 그 결과 WVD가 다른 방식들에 비하여 영상이 선명하고, 퍼짐 현상이 줄어듦을 알 수 있었다.
In order to set up radar cross section(RCS) reduction factors for a target, the scattering point position of the target should be identified through inverse synthetic aperture radar(ISAR) image analysis. For this purpose, ISAR image focusing is important. Maritime ship is non-linear maneuvering in the sea, however, which blur the ISAR image. To solve this problem, translational and rotational motion compensation are essential to form focused ISAR image. In this paper, hourglass and ISAR image analysis are performed on the collected data in the sea instead of using the prediction software tool, which takes much time and cost to make computer-aided design(CAD) model of the ship.
본 논문에서는 불완전한 radar-cross-section(RCS) 데이터로부터 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상 복원과 동시에 표적의 회전각도를 추정하기 위한 compressive sensing(CS) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 parametric sparse 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. Sparse 복원 알고리즘으로는 iteratively-reweighted-least-square(IRLS) 기법을 이용하여 각도 방향(cross-range)에서 모르는 처프 비율(chirp rate)의 처프 성분을 포함하는 레이더 신호 모델과 결합한다. 그리고, particle swarm optimization(PSO) 최적화 알고리즘을 이용하여 표적의 회전각도와 연관된 파라미터들을 추출한다. 따라서, RCS 데이터 샘플에 데이터 손실이 발생하더라도 본 논문의 IRLS 기반 parametric sparse 복원 알고리즘에 따라 효율적으로 ISAR 영상을 복원할 수 있고, 동시에 표적의 회전각도를 추정할 수 있다. 또한, 불완전한 RCS 데이터 샘플에 대하여 영상의 엔트로피 관점에서 본 논문에서 제안한 방법의 성능과 전통적인 보간법의 성능을 서로 비교 관찰한다.
Monostatic/Bistatic inverse synthetic aperture radar (ISAR) images are two-dimensional radar cross section (RCS) distributions of a target. When there are many targets in a single radar beam, ISAR images are generated with targets overlapped, so it is difficult to perform the targets identification using the trained database. In addition, it is inefficient to perform target identification using only single monostatic and bistatic ISAR images separately because each method has its own advantages and weaknesses. Therefore, this paper analyzes multiple targets identification performances using monostatic/bistatic ISAR images and proposes a method of identification through fusion of two ISAR images. To identify multiple targets, we use image combination technique using trained single target images. Simulation results show effectiveness of proposed method.
역 합성 개구면 레이더(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 레이더를 이용해 전자기파를 방사하여 표적에 맞고 다시 되돌아오는 신호를 이용하여 형성할 수 있으며, 표적의 유무 판별과 식별을 위해 사용하는 보편적인 수단중 하나이다. 본 논문에서는 계단 첩 파형(Stepped Chrip Waveform: SCW)의 주파수 영역에서의 합성과 서브-샘플링(sub-sampling) 방법을 이용하여 초점이 맞는 고해상도의 ISAR 영상을 형성하는 방법을 소개한다. 기존의 계단 주파수 파형(stepped freuqnecy waveform)을 이용하는 방법은 낮은 펄스 반복 주기로 인하여 비모호 거리(unambiguous range)가 짧아 고스트(ghost) 현상이 발생하는 문제점이 발생하지만, 이는 SCW를 이용한 ISAR 영상 형성 방법을 통해 해결할 수 있다. 본 논문에서는 산란점들로 구성된 보잉-737 표적이 속도와 가속도를 가지고 움직인다고 가정한 후 제안한 방법으로 고해상도의 ISAR 영상을 형성하였다.
본 논문은 임펄스 초광대역 레이다를 이용한 ISAR 영상의 기하보정 방법에 대해 서술하였다. 임펄스 초광대역 레이다는 시간영역에서 신호처리를 하므로 다중 경로, 간섭 문제 등이 일어나지 않는 장점이 있다. 안테나와 대상체 사이의 송수신 신호를 평면파라고 가정하면, ISAR 기하 모델에서 회전축의 중심을 점표적을 이용하여 계산한다. 수신 데이터에서 합성을 수행하기 전, 점표적은 최대 점의 위치를 최소 자승법으로 근사하여 회전축의 중심을 알아낼 수 있다. 이 방법은 대조비가 더 뛰어난 영상을 얻을 수 있었고, 엔트로피도 가장 큰 값을 가질 수 있었다. 이러한 방법은 장비를 최초 작동하거나 주기적으로 사용되어서 회전축의 중심을 보상하여 영상 합성을 할 것이다. 의료나 보안 감시와 같은 고정된 기하를 가지는 영상화 장비에서 유용하게 사용될 것이다.
본 논문에서는 두 개의 순차적인 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상들을 활용하여 표적의 회전 속도(Rotation Velocity: RV) 추정을 통한 수직 거리 스케일링(cross-range scaling: CRS)을 수행한다. 순차적으로 형성된 두 개의 ISAR 영상들에 각각 scale invariant feature transform(SIFT)를 적용함으로써 관측각도의 변화에 강인한 산란원(scatterer)들을 추출한다. 추출된 산란원과 각 영상 내 표적의 회전 중심(Rotation Center: RC) 사이의 거리가 같다는 점을 이용하여 비용함수(cost function)를 설정한 후, 전역 탐색 기법(exhaustive search method)과 결합된 particle swarm optimization(PSO)의 최적화를 통해 표적의 RV를 RC 정보 없이 추정한다. 시뮬레이션에서는 시나리오 기반으로 기동하는 표적에 대한 ISAR 영상 형성 후, 제안된 기법을 통해 RC의 정보 없이 RV를 추정함으로써 ISAR 영상의 CRS가 성공적으로 수행됨을 보여준다.
이 논문에서는 MP(Matrix Pencil) 방법을 이용한 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상에 대한 실험적 연구결과를 기술하였다. 측정은 CR(Compact Range) RCS 측정시설을 이용하였으며 두 가지 종류의 표적이 사용되었다. 첫 번째 표적은 MP의 성능을 확인하기 위하여 길이가 짧고 반경이 작은 원통형 표적이고 두 번째 표적은 실제 비행기 형상과 같이 복잡한 구조를 가진 무인항공기 모형이다. ISAR 영상을 얻기 위하여 MP와 FFT(Fast Fouier Transform)를 이용하였으며 실험결과를 비교해 보면 MP 방법을 사용하는 것이 기존의 FFT를 사용하는 것보다 더 좋은 영상을 얻을 수 있다는 것을 입증하였다.
레이다 데이터로부터 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상을 생성 할 때 가장 보편적으로 사용되는 것이 FFT 알고리즘이다. FFT 알고리즘을 넓은 방위각 데이터에 적용할 때는 MTRC(Moving Through Resolution Cell) 현상으로 영상의 번짐이 발생하는데 이를 보정하기 위하여 polar formatting 기법을 적용한다. 그러나 polar formatting도 적용할 수 있는 각도의 한계가 존재하며 만약 지나치게 넓을 경우 polar formatting을 적용하여도 원하는 영상을 얻을 수 없게 된다. 이 논문에서는 ISAR 영상 생성시 내삽법을 사용하는 polar formatting기법과 polar formatting의 단점인 내삽법을 사용하지 않는 CDT(Coherent Doppler Tomography) 기법을 비교하여 각각의 장단점을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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