In inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging, An ISAR autofocusing algorithm is essential to obtain well-focused ISAR images. Traditional methods have relied on the approximation that the phase error due to target motion is a function of the cross-range dimension only. However, in the stepped-frequency radar system, it tends to become a two-dimensional function of both down-range and cross-range, especially when target's movement is very fast and the pulse repetition frequency (PRF) is low. In order to remove the phase error along down-range, this paper proposes a method called SAEM (subarray averaging and entropy minimization) [1] that uses a subarray averaging concept in conjunction with the entropy cost function in order to find target motion parameters, and a novel 2-D optimization technique with the inherent properties of the proposed entropy-based cost function. A well-focused ISAR image can be obtained from the combination of the proposed method and a traditional autofocus algorithm that removes the phase error along the cross-range dimension. The effectiveness of this method is illustrated and analyzed with simulated targets comprised of point scatters.
Artificial intelligence is driving the Fourth Industrial Revolution and is in the spotlight as a general-purpose technology. As the data collection from the battlefield increases rapidly, the need to us artificial intelligence is increasing in the military, but it is still in its early stages. In order to identify maritime targets, Republic of Korea navy acquires images by ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) of maritime patrol aircraft, and humans make out them. The radar image is displayed by synthesizing signals reflected from the target after radiating radar waves. In addition, day/night and all-weather observations are possible. In this study, an artificial intelligence is used to identify maritime targets based on radar images. Data of radar images of 24 maritime targets in Republic of Korea and North Korea acquired by ISAR were pre-processed, and an artificial intelligence algorithm(ResNet-50) was applied. The accuracy of maritime targets identification showed about 99%. Out of the 81 warship types, 75 types took less than 5 seconds, and 6 types took 15 to 163 seconds.
To acquire radar target signature, various kinds of target are necessary. Measurement is one of the data acquiring method, but much time and high cost is required to get the target data from the real targets. Even if we can afford that, the targets we can access are very limited. To obtain target signatures avoiding these problems, we build the target CAD (Computer Aided Design) model for the calculation of target signatures. To speed up RCS calculation, we applied adaptive super-sampling and tested quite complex tank CAD model which is 1.4 hundred of thousands facet. We use calculated RCS data for ID range profile and 2D ISAR (Inverse Synthetic Aperture Radar) image formation. We adopted IFFT (Inverse Fast Fourier Transform) algorithm combined with polar formatting algorithm for the ISAR imaging. We could confirm the possibility of the construction of database from the images of CAD models for target classification applications.
본 논문에서는 X-밴드 대역에서 운영되는 레이다 장비를 이용하여 실제 이동하는 해상 표적을 대상으로 역합성 개구면 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상 생성 기법들의 성능을 비교 분석하였다. 성능 비교에 사용된 ISAR 영상 생성 기법들은 1) 거리 순시 도플러(Range Instantaneous Doppler: RID) 기법, 2) 위상보상(phase adjustment) 수행 후의 거리 도플러(Range Doppler: RD) 기법, 그리고 3) 주요 산란원 기법(Prominent Point Proccessing: PPP) 수행 후의 RD 기법들이 있다. 본 논문에서 수행된 성능 비교 결과는 향후 실제 해상 이동 표적의 ISAR 영상 생성을 위한 기반 기술 확보 및 기본 프레임워크(frame work) 구축을 위한 지표를 제공한다는데 그 의의가 있다.
본 논문에서는 표적의 관측각도 변화율이 일정하지 않은 표적의 회전운동 성분의 결과로 인한, 역합성 개구면 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상의 초점 저하 현상을 해결하는 회전운동보상(Rotational Motion Compensation: RMC) 기법을 제안한다. 먼저, 하나의 산란원이 존재하는 레인지 빈(range bin)을 선택한다. 다음으로, 퓨리에 변환(Fourier Transform: FT)과 다항식-위상 변환(Polynomial-Phase Transform: PPT)를 활용하여, 선택된 레인지 빈에 대한 위상함수를 추정한다. 마지막으로, 관측 각도의 변화율을 일정하게 하는 새로운 시간 변수를 정의한 후, 보간법(interpolation)을 통해 새롭게 정의된 시간변수에 대한 레이다 신호를 획득한다. 이에 대한 결과로, 관측 각도의 변화율을 일정하지 않게 하는 표적의 회전운동 성분을 제거함으로써, 초점이 맞는 ISAR 영상을 획득할 수 있다. 전함(battleship) 모델을 사용한 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 RMC 기법의 효용성을 검증하였다.
A new motion compensation method for ISAR is presented in this paper. It employs amplitude limiting and integration of consecutive range profiles to improve the range and phase alignment accuracy and to alter the propagation properties of compensation errors. These allow the image quality to be significantly improved. It is shown from the imaging results that the new motion compensation algorithm can get images of targets in field situations with much better quality than the traditional cross-correlation algorithm.
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.
전자기파 시뮬레이션을 통해 SAR 영상을 생성하는 방법은 그동안 많은 연구가 이루어져 왔다. 특히, SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 생성 전용 분석 S/W가 있긴 하지만, 대부분 국방 및 보안 특성상 일반인들에게 공개되지 않고 있다. 본 논문에서는 범용 EM(Electro Magnetic) simulator를 이용하여 다양한 방법으로 사실적 표적 모델을 분석하는 방법에 대해 설명한다. 특히, 역합성 개구면 레이다(inverse synthetic aperture radar) 영상을 생성하고, 처리하는 방법을 설명한다. 이 방법을 잘 활용하면, 막대한 비용이 들어가는 수많은 실제 표적들에 대한 표적 인식(target recognition) 데이터베이스 구축을 상대적으로 저렴하고 시간효율적으로 수행할 수 있게 된다.
본 논문에서는 최근 신조 함정에 적용되고 있는 함정 RCS 분석 방법과 RCS 감소 방안 기법을 소개하고, 특징 및 장 단점을 분석하였다. 함정 RCS 분석은 RCS 예측 소프트웨어를 활용하여 함정 RCS를 해석하고, 영상 레이더 시뮬레이션을 활용하여 문제 위치를 분석, 식별하는 과정을 설명하였으며, 그에 대한 문제를 해결 할 수 있는 RCS 감소 방안을 함께 제시하였다.
본 논문에서는 10m급 무인수상정의 RCS 해석과 함께 RCS 증가 요인을 분석하고 RCS 감소 방안을 도출하였다. 기하학적 형상을 변형시키는 성형기법을 통해 레이다 단면적을 감소시킬 수 있고, 이것을 스텔스 무인수상정 개발에 활용할 수 있음을 확인한다. RCS 감소를 위해 기존의 Top Mast 부분을 함미부분으로 1m 이동시키고 경사각 5도를 준 후 0.5 m 아래로 이동시킨 다음 중앙과 주변 반사 구조물에 대한 영향을 최소화시키기 위해 주변에 Guided Wall을 추가 설치하였다. 기존 모델과의 RCS 해석 값을 비교 분석한 결과 모든 고각에 대해 감소 대책이 적용된 모델이 기존 모델보다 -3.79 dB 이상 낮아진 것을 알 수 있으며, 최대 대푯값은 기존 모델 고각 0도의 12.74 dB에서 6.32 dB로 낮아졌다. 특히, 희생각 영역을 제외한 영역에서 강한 산란 현상이 상당부분 제거된 것을 확인할 수 있다. 또한, Guide wall을 추가한 -5m ~ 2 m 부분의 경우 반사되는 신호가 최대 20 ~ 40 dB 이상 개선되어 2D ISAR 영상에 나타나지 않는 것을 알 수 있다. 무인수상정 RCS 분석은 거리방향 프로파일 분석과 ISAR 영상 분석을 통해 문제 위치를 분석, 식별하는 과정을 설명하였으며, 그에 대한 문제를 해결할 수 있는 RCS 감소 방안을 함께 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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