There are increasing demands to provide early warning against intruding drones and cope with potential threats. Commercial anti-drone systems are mostly based on simple target detection by radar reflections. In real scenario, however, it becomes essential to obtain drone radar signatures so that hostile targets are recognized in advance. We present experimental test results that micro-Doppler radar signature delivers partial information on multi-rotor platforms and exhibits limited performance in drone recognition and classification. Afterward, we attempt to generate high resolution profile of flying drone targets. To this purpose, wide bands radar signals are employed to carry out inverse synthetic aperture radar(ISAR) imaging against moving drones. Following theoretical analysis, experimental field tests are carried out to acquire real target signals. Our preliminary tests demonstrate that high resolution ISAR imaging provides effective measures to detect and classify multiple drone targets in air.
LFM(Linear Frequency Modulated) 펄스 열의 믹서 출력 신호를 이용하면 높은 샘플링 주파수의 ADC 없이 높은 거리해상도를 얻을 수 있으므로 합성개구레이다(synthetic aperture radar: SAR)에 사용되어 높은 해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만 펄스 폭이 길거나 비행체와 표적 간의 상대속도가 빠를 때는 stop-and-go 근사화에 따른 오차가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 근사화 없이 표적의 위치마다 다른 필터를 적용하는 기법인 시간 영역 상관관계(time domain correlation: TDC)를 사용한 직하 방향 영상형성을 제안한다. 특히, 영상에서 고스트 영상(ghost image)이 나타나는 것을 막기 위해 회전하는 안테나 구조를 제안하고, 모의실험 결과에서 회전하지 않는 안테나 구조를 사용했을 때 획득한 영상과 비교, 분석한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.855-870
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2019
In this paper, an adaptive iterative algorithm is proposed for motion deblurring by using the salient intensity prior. Based on the observation that the salient intensity of the clear image is sparse, and the salient intensity of the blurred image is less sparse during the image blurring process. The salient intensity prior is proposed to enforce the sparsity of the distribution of the saliency in the latent image, which guides the blind deblurring in various scenarios. Furthermore, an adaptive iteration strategy is proposed to adjust the number of iterations by evaluating the performance of the latent image and the similarity of the estimated blur kernel. The negative influence of overabundant iterations in each scale is effectively restrained in this way. Experiments on publicly available image deblurring datasets demonstrate that the proposed algorithm achieves state-of-the-art deblurring results with small computational costs.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 목적으로 수풀 뒤쪽에 가려져 있는 장애물을 탐지하고 회피하기 위해 수풀을 투과하여 차량의 전방을 고해상도로 영상화할 수 있는 근거리 초 광대역 영상 레이더의 송수신기를 설계한다. 송신기는 방위각 해상도를 향상시키기 위해 좌측과 우측으로 송신할 수 있도록 두 개의 송신기가 요구되며, 수신기의 경우는 영상을 합성하기 위하여 다채널 수신기가 요구된다. 송신기는 고 전력 증폭기와 채널 선택 스위치 및 파형 발생 모듈로 구성된다. 수신기는 16 채널 수신기, 수신 채널 변환기, 중간 주파수 하향 변환 모듈로 세분화 할 수 있다. 제안한 구조를 제작하기 전에 모델링 및 시뮬레이션 방법을 통해 여러 파라메타를 도출함으로서 가능성을 입증하였다. 그리고 제안한 송수신기를 산업용 부품을 이용하여 제작하고 성능 파라미터를 측정하여 모든 설계 요구 조건이 만족됨을 확인하였다.
본 논문은 여러 송수신 레이다들이 지상에 고정된 MIMO(multiple input multiple output) 레이다 환경에서 이동표적을 이미징할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 평면파 근사를 사용한 polar format processing에 기반한 것으로 수신 레이다 간 이격이 큰 경우에도 복수의 송신 레이다를 사용해서 앨리어싱(aliasing) 현상이 배제된 이동표적 이미지를 얻을 수 있음을 보인다. 앨리어싱 현상을 줄이면서 해상도를 높일 수 있는 송신 레이다 배치에 대한 조건을 제시하며, 또한 각 송신 레이다에 의한 표적 산란 신호를 수신 레이다에서 분리시킬 수 있는 방법을 제시한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해서 제시된 MIMO 레이다 시스템의 성능을 검증한다.
In order to solve the undetected probability of multiple targets in ultra-wideband (UWB) through-the-wall radar imaging (TWRI), a time-delay and amplitude modified back projection (BP) algorithm is proposed. The refraction point is found by Fermat's principle in the presence of a wall, and the time-delay is correctly compensated. On this basis, transmission loss of the electromagnetic wave, the absorption loss of the refraction wave, and the diffusion loss of the spherical wave are analyzed in detail. Amplitude compensation is deduced and tested on a model with a single-layer wall. The simulating results by finite difference time domain (FDTD) show that it is effective in increasing the scattering intensity of the targets behind the wall. Compensation for the diffusion loss in the spherical wave also plays a main role. Additionally, the two-layer wall model is simulated. Then, the calculating time and the imaging quality are compared between a single-layer wall model and a two-layer wall model. The results illustrate the performance of the time-delay and amplitude-modified BP algorithm with multiple targets and multiple-layer walls of UWB TWRI.
본 논문에서는 지상에 수신 레이다들이 배치된 바이스태틱(bistatic) 환경에서 SAR(synthetic aperture radar) 이미징(imaging) 기법을 적용하여 이동표적을 탐지 및 이미징할 수 있는 지대공 바이스태틱 레이다 시스템 및 이에 대한 구현 알고리즘을 제안한다. 제안 시스템이 기존 SAR 시스템과는 달리 수신 레이다들의 집합에 의해 안테나 개구면(aperture)을 합성하도록 하여 탐지 영역에 대한 조사(illumination)가 길 필요가 없으며, 또한 표적 영상 복원을 위해 평면파 근사화(planewave approxiamtion)에 기반한 SAR 폴라 포맷(polar format) 알고리즘을 적용함으로써 수신 레이다들이 공간상에서 균일하게 이격될 필요가 없음을 보인다. 인접 펄스 수신신호 처리를 통한 클러터 성분 제거 과정이 포함된 영상 복원 알고리즘을 유도하며, 시스템 구현과 관련된 영상 해상도 및 수신 레이다의 공간상 위치 불규칙성에 따른 보상 방법을 설명한다. 최종적으로 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 성능을 보인다.
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.
본 논문은 선형 주파수 변조-주파수 편이(Linear Frequency Modulation-Frequency Shift Keying: LFM-FSK) 신호와 위상비교 모노펄스 방식을 사용하는 후방 감시 차량용 레이다의 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상 형성 기법에 관하여 제시한다. 두 개의 계단 주파수(stepped frequency) 신호를 순차적으로 연결한 LFM-FSK 신호를 이용하여 후방 관측을 통해 차량에 대한 ISAR 영상을 형성할 수 있다. 그러나 운전자 후방에 위치한 차량을 관측하여 ISAR 영상을 형성할 경우, 레이다 관측 각도(radar's aspect angle)의 변화율이 일정하지 않기 때문에 ISAR 영상이 흐려진다. 이를 해결하기 위해 위상비교 모노펄스 방식으로 추정한 각도 정보와 각도-주파수 영역(domain)에서의 레이다 수신데이터를 사용하여 각 주파수에서 각도별로 1차원 라그랑주 보간법(Lagrange interpolation)을 수행한다. 이를 통해 관측 각도 변화율이 일정한 각도-주파수 데이터를 획득할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제시된 기법을 적용하여 초점이 맞는 ISAR 영상이 형성됨을 보여준다.
최근 드론은 가격 하락, 소형화와 함께 높은 기술 발전에 힘입어 드론 보급이 민군에 걸쳐 증가하면서 보안안전사고, 치안·안보 위협 등의 문제를 유발할 가능성도 커지고 있다. 드론으로 인해 발생하는 사건 및 사고를 예방하기 위해서는 드론의 출현에 대응할 수 있는 탐지 기술이 우선적으로 선행되어야 한다. 드론은 크기가 작고 전파 반사도가 낮은 재질로 구성되어 있어 음향, 적외선, 레이다의 운용만으로는 탐지가 어렵다. 최근 영상 식별 성능을 강화하기 위해 레이다 신호에 인공지능을 접목한 연구사례가 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 레이다 영상을 이용한 드론 탐지 기술을 소개하며, 드론의 모의실험 데이터와 실제 실험 데이터를 기반으로 인공지능 기술에 적용하여 드론의 분류 정확도를 효과적으로 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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