본 논문은 Inverse SAR를 이용하여 속도를 모르는 움직이는 물체의 영상 이미지를 얻는 이미징 알고리즘을 제시하였고 실제 데이터를 알고리즘에 적용되었다. 실제 데이터는 stepped-frequency 변조된 레이더 신호를 송신하였고 수신된 데이터는 sampling rate이 충분하지 않으나 reference 신호를 mixing 시켜 unaliased 되게 만든 후 interpolation 에 의해서 해결하였다. 알고리즘을 적용시키는데 요구되는 물체의 속도는 subaperture processing 방법에 의해서 얻어졌으며 얻어진 속도에 의해서 squint-mode SAR geometry 로 변환한 후 최근에 제시된 approximation 이 없는 이미징 알고리즘을 사용하여 최종적으로 이미지를 얻게 되었다. 또한 ISAR가 데이터를 송수신 하는 동안 물체의 속도가 변하는 경우 이것을 보상하는 방법을 제시하였다.
ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적에 대한 RCS(Radar Cross Section)를 2차원 공간에 표현하며, 표적구분에 이용될 수 있다. 2차원 IFFT(Inverse fast Fourier Transform)를 이용하여 쉽고 빠르게 ISAR 영상을 만들 수 있다. 하지만 IFFT를 이용하여 만든 ISAR 영상은 측정된 주파수 대역 폭과 각도 영역이 작아질 경우 해상도가 떨어지게 된다. 이를 해결하기 위해 AR(Auto Regressive), MUSIC(Multiple SIgnal Classification), Modified MUSIC과 같은 고해상도 스펙트럼 예측 기법을 이용하여 주파수 대역 폭과 각도 영역이 작아도 높은 해상도의 ISAR 영상을 만들 수 있다. 본 논문에서는 IFFT, AR, MUSIC, Modified MUSIC 기법을 적용하여 만든 ISAR 영상을 이용하여 표적 구분에 이용하고, 표적 구분에 적절한 ISAR 영상을 얻기 위한 고해상도 기법을 연구한다. 그리고 표적 구분 결과를 보여준다.
PGA(phase gradient autofocus) has been widely used to remove motion induced phase errors in the ISAR(inverse synthetic aperture radar) imaging. The critical process for the processing time and image quality is windowing stage in PGA. In this paper, the new method to determine window size based on polynomial least square approximation is proposed. Moreover, dominant range bins are selected for efficient phase error estimation, which improve image quality and speed up convergence. The simulation results show that the proposed algorithm provides high quality ISAR images while computational efficiency of inherent PGA is retained.
ISAR(Inverse SAR) 영상은 비협조 표적 인식에서 널리 사용되어 왔다. ISAR 영상 획득에 있어 가장 중요한 문제 중 하나는 표적의 움직임에 의해 흐려진 영상의 품질을 개선하는 것이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 고품질의 표적 ISAR 영상을 효율적으로 획득하기 위한 방법으로서, oversampling 형태를 갖는 Discrete Gabor Representation(DGR)기법을 제안한다. DGR은 주어진 Gabor logon에 해당하는 시간-주파수 격자의 cell에, 신호의 시간-주파수 성분을 나타내는 Gabor 계수를 구획적으로 할당한다. 따라서 DGR은 우수한 신호의 시간-주파수 집중도를 보여주며, 산란점으로부터의 도플러 성분을 효과적으로 판별할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 DGR이 고품질의 ISAR 영상을 획득할 수 있을 뿐 아니라, 계산상의 효율성도 가짐을 입증하였다.
ISAR 자동 초점(autofocus) 기법이란 움직이는 표적에 대한 2차원 레이더 영상인 ISAR 영상을 얻을 때 표적에 의한 doppler-shift 때문에 발생하는 위상 오차를 예측, 제거하는 기법이다. 이러한 자동 초점 기법이 수행되지 않은 ISAR 영상은 위상 오차(phase ewer)에 의한 왜곡이 포함되기 때문에 초점이 맞지 않는 것처럼 흐린(blurred) 영상이 된다. 이러한 영상은 추후에 구분기(classifier)를 이용하여 표적 구분 시 올바른 구분을 보장할 수 없으므로 반드시 자동 초점 기법이 수행되어야 하며, 본 논문에서는 이를 위해 영상의 엔트로피(entropy)를 최소화시키는 알고리즘을 이용한다. ISAR 자동 초점 기법은 크게 range alignment 과정과 phase adjustment 과정으로 나뉘는데, range alignment 과정에서 샘플링 포인트(sampling point)의 수와 그에 따른 영상 품질과의 관계를 분석하고, phase adjustment 과정 을 수행하기 위한 알고리즘인 SSA(Stage-by-Stage Approaching)의 계산시간 단축을 위한 방법을 분석한다.
역합성 개구면 레이더(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 표적으로부터 반사되어 돌아온 레이더 수신신호들을 코히런트하게 신호처리하여 형성한 표적의 2차원 영상이다. 본 논문에서는 계단 첩 파형(Stepped Chirp Waveform: SCW)을 이용한 ISAR 영상 형성과정에서 펄스 간 움직임(Inter-Pulse Motion: IPM)이 존재하는 경우, 이를 효과적으로 보상하기 위한 알고리즘을 제안한다. 널리 쓰이는 최적화 기법 중 하나인 particle swarm optimization(PSO)를 기반으로 IPM에 관련된 표적의 속도와 가속도를 추정한다. 또한, 개선된 PSO를 통해 기존의 성능을 더욱 향상시켜 실시간 요동보상을 수행한다. 시뮬레이션에서는 Boeing-737의 점 산란원 모델을 이용한 기동 시나리오에서 제안된 알고리즘의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 바이스태틱 역합성 개구면 레이다(Bistatic ISAR: Bi-ISAR) 영상 형성에 적합한 회전운동보상(Rotational Motion Compensation: RMC) 기법을 제안한다. 이를 위해 추적된 표적의 궤적, 송신기, 수신기의 위치정보들을 이용하여 바이스태틱 각도 변화에 의해 기인된 기하학적 왜곡 현상을 보상한다. 다음으로, 관측각도의 변화율을 일정하게 하는 새로운 시간변수를 정의한 후, 보간법을 통해 기 정의된 시간 변수에 대한 레이다 신호를 획득함으로써 RMC를 수행한다. 이에 대한 결과로, Bi-ISAR 기하구조에서 표적의 비균일 회전성분을 적절히 보상함으로써 초점이 맞는 Bi-ISAR 영상을 획득할 수 있다. 바이스태틱 기하구조에서 기동하는 비행기 모델 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 Bi-ISAR RMC 기법의 효용성을 검증하였다.
바이스태틱 역합성 개구 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 표적에 대한 2차원 산란분포를 나타내고, 이는 바이스태틱 표적식별에 이용될 수 있다. 하지만 바이스태틱 ISAR 영상은 바이스태틱 기하구조에 따라 그 산란 메커니즘이 다양하게 변화하고, 고유의 왜곡 때문에 표적의 정확한 거리-도플러 정보를 나타낼 수 없다. 따라서 이를 이용한 표적식별에서 효율적인 훈련 DB 구축은 핵심사항이 된다. 최근 모노스태틱 표적식별에서 효율적인 성능을 보였던 비행 시나리오 기반 훈련 데이터베이스(database: DB) 구축 기법을 바이스태틱 고해상도 거리측면도(High Resolution Range Profile: HRRP) 표적식별에 적용하여 바이스태틱 기하구조 내 효율적인 훈련 DB를 구축하는 연구가 수행되었고, 상기 연구는 레이다와 표적 사이의 거리가 충분히 먼 경우, 적은 양의 훈련 DB로도 높은 표적식별 성능을 획득할 수 있음을 보여주었다. 따라서 본 논문에서는 비행 시나리오 기반 훈련 DB 구축 기법을 바이스태틱 ISAR 영상 표적식별에 적용한 후, 그 성능과 효율성을 분석한다.
본 논문에서는 1차원 레이더 특성(signature)인 고해상도 거리 측면도(HRRP)와 2차원 레이더 특성인 ISAR 영상을 형성하기 위하여 CS(Compressive Sensing) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 sparse 복원(sparse recovery) 알고리즘을 소개하고자 한다. 만약, 관측된 RCS(Radar Cross Section) 데이터 샘플에서 데이터 손실이 발생할 경우, 기존의 discrete Fourier transform(DFT) 방식으로는 올바른 고해상도의 레이더 특성들을 얻을 수 없다. 하지만, 데이터 손실이 존재하더라도 상기 sparse 복원 알고리즘을 적용하면 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있고, 원래 광대역의 RCS 데이터를 이용한 레이더 특성과 동등하게 고해상도를 유지할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 보여준 결과에서와 같이 원하지 않는 간섭신호나 전파 교란 신호에 의해 데이터 손실이 발생한 RCS 데이터를 수집하더라도, sparse 복원 알고리즘을 이용하면 기존 DFT 방식과 달리 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있음을 관찰할 수 있었다.
본 논문에서는 ISAR 영상을 이용하여 표적을 식별하기 위한 알고리즘을 제안한다. 표적의 식별은 최소한의 시간에 정확하게 이루어져야 한다. 그러나 기존의 방식은 ISAR 영상을 그대로 이용하기 때문에 같은 표적에 대한 영상이더라도 레이더에서 표적까지의 거리, 표적의 운동방향 및 속도에 따라 ISAR영상이 변하는 문제점이 있다. 표적의 회전 및 크기 변화에 대해 변하지 않고, 차원이 낮으며, 표적 식별에 필요한 중요한 정보를 포함하는 특징만 영상에서 추출하여 식별에 이용함으로써 정확도는 높이고 계산량과 계산 시간을 줄일 수 있다. 위의 나열된 특성벡터가 갖춰야 할 조건을 만족시키기 위해 본 논문에서는 극사상법 및 적절한 구분기를 제안하며, 기존의 방식과 비교하여 성능을 평가한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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