본 논문에서는 calibration된 scatterometer를 이용하여 SAR 데이터를 보정하는 연구 결과를 선보인다. 도체구를 이용하여 안테나 주빔에서의 polarimetric한 안테나 패턴(크기와 위상)을 측정하고, 이 데이터를 이용하여 차량 탑재형 네트워크 분석기형 scatterometer 시스템을 polarimetric하게 정확하게 보정하였다. 이 scatterometer를 이용하면 잔디밭, 논, 맨땅 등의 지표면에 대한 정확한 Mueller 행렬을 얻을 수 있으므로, 레이더 산란계수뿐만 아니라 위상변수들도 정확하게 측정하게 된다. 또한, 대부분의 SAR 시스템에는 위상변수 측정에 에러가 있게되고, polarimetric하게 보정된 scatterometer로 SAR가 측정하는 지역을 동시에 측정하여 SAR 데이터를 교정할 수 있다. 이러한 polarimetric한 보정 방법을 이용하면, 산란계수의 보정효과는 크지 않으나, hh-편파와 vv-편파간의 위상변수인 degree of correlation $\alpha$의 보정효과는 매우 큼을 알 수 있었다.
요동이 존재하는 환경에서, 요동 측정 오차에 의한 성능 저하를 극복하기 위한 신호처리 방식의 자동초점(Autofocus, AF) 기법의 적용은 필수적이다. 본 논문에서는 스퀸트 모드에서 획득한 합성 개구면 레이다 데이터에 역투영 알고리즘(back-projection algorithm, BPA)으로 영상을 형성하고, AF를 효과적으로 적용하기 위한 방식을 연구하였다. 자동 초점 기법의 효과적인 적용을 위해 BPA 영상을 회전한 상태로 형성하는 방식을 제안하며, 이때 필요한 후처리 도플러 위치 정렬 함수를 유도하였으며, 비행시험을 통해 획득한 SAR(Synthetic Aperture Radar, SAR) 원시 데이터에 적용하여 성능 개선을 확인함으로써, 실 데이터에서도 유효한 방식임을 확인하였다.
본 논문에서는 지표면 산란에 대한 모델을 개발하였고 이를 JPL AirSAR 측정데이터와 비교하였다. 식물이 없는 토양에서의 레이더 산란에 대해 새로 개발된 polarimetric empirical model(PEM)을 바탕으로, radiative transfer 이론을 이용하여 숲, 논, 밭 등 식물이 있는 토양에서의 레이더 산란 모델을 개발하였다. 지표면에서의 산란에 대해 개발된 이 모델을 AirSAR PACRIM-2 실험에서 얻은 측정 데이터와 비교하였다. 논, 채소밭, 풀 없는 토양, 소나무 숲 등에 대해 그 지역에서 얻은 지표면 변수를 이용한 산란모델 계산 결과를 측정 데이터와의 비교함으로써 이 산란모델의 사용가능 범위에 대한 논의가 이루어졌다.
영상 레이다(SAR)는 주야간, 일조량에 관계없이 전천후로 영상획득이 가능하여 군사용으로는 물론 과학 민수용으로 광범위하게 활용된다. SAR 시스템에서는 고도, 운용 주파수, PRF 등의 다양한 시스템설계 파라미터로부터 생성된 임펄스 응답 함수(impulse response function)를 분석하여 공간해상도, PSLR, ISLR 등 영상품질 성능 파라미터의 추정이 가능하다. 그러나 모델링된 임펄스 응답 특성은 주변 클러터 환경이 고러되지 않은 이상적인 경우이므로 실제 주변 클러터 환경을 고려한 SAR 영상품질 분석 기법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주요 SAR시스템 파라미터를 기반으로 SAR 점표적 원시 데이터를 생성하고, 거리-도플러 알고리듬(range-Doppler algorithm)을 이용하여 임펄스 응답 데이터를 형성한다. 그리고 실제 SAR영상의 일부분을 추출하여 주변 배경 클러터 환경 데이터를 형성한 후, 임펄스 응답 데이터를 삽입한다. 형성된 응답 데이터는 영상품질의 정확도를 향상시키고자 확장보간법을 도입하여 분석하고, 이에 대한 효과를 주요 도플러 파라미터인 방위 FM율 오차에 따른 성능분석을 수행함으로써 확인한다.
고해상도 영상 획득을 위해 데이터량과 처리시간에 대한 이점으로 인해 deramping 기법을 많이 적용한다. 그러나 ADC를 통해 디지털 신호로 변환하는 과정에서 시스템 구동 신호에 의한 원하지 않는 잡음 톤(spurious signal, noise-tone)이 들어올 수 있다. 이 경우, 영상에 직접적이고 심각한 품질 저하가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 deramped SAR에서 발생 가능한 잡음 톤에 대한 특성 분석을 통해 불필요한 신호를 적절히 선택하고 또한, 신호 특성을 반영하여 원시데이터 상에서 잡음 신호를 효과적으로 제거해야 한다. 본 논문에서는 잡음 톤에 대한 원인 및 특성 분석을 바탕으로 원시데이터 상에서 잡음 톤을 효율적으로 제거하는 방법을 제안하였다.
SAR와 VIR 영상을 디지털 환경에서 통합하여 상승효과를 도출하려는 응용은 아직까지도 탐색적인 연구수준에 머물러 있다. 본 연구는 SAR와 VIR을 통합한 영상에서 삼각 트레이닝 도구가 개별 클라스의 분류 정확도의 분포추세에 미치는 영향을 평가하는 데 주안점을 두고 있다. SAR 데이터와 VIR 데이터가 단일 시너지 영상을 제작하기 위해 통합되었다. 분류정확도의 향상과정이 SAR, VIR, SAR/VIR 통합영상에서 단계적으로 확실하게 도출되었다. 아울러 개별 클라스의 분류정확도가 FCC에 의거한 트레이닝 샘플의 신호(signature)값과 밀접한 상관성을 가지고 분포되는 것이 확인되었다. 한 예로 FCC에서 SAR 영상 신호(signature)의 기여 때문에 구름으로 덮힌 지역과 굴곡을 지닌 지상물체가 (VIR에서는 사실상 분류가 불가능하였던) 상당한 공간 정확도를 가지고 분류되었다. 본 연구가 SAR/VIR을 통합한 응용분야에서 분류정확도의 분포추세에 대한 정량화되고 객관적인 근거가 부재하여 직면하였던 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 향후 SAT/VIR 원격탐사에서 개별 클라스에 대해 확보할 수 있는 분류 정확도에 대한 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 Convolutional neural network (CNN)을 도입하여, SAR 영상의 목표물 인식 알고리즘이 높은 성능을 보여주었다. SAR 영상은 4 종류의 polarization 정보로 구성되어있다. 기계와 신호처리의 비용으로 인하여 일부 데이터는 적은 수의 polarization 정보를 가지고 있다. 따라서 우리는 SAR 영상 data 를 멀티모달 데이터로 해석하였다. 그리고 우리는 이러한 멀티모달 데이터에 잘 작동할 수 있는 콘볼루션 신경망을 제안하였다. 우리는 데이터가 포함하는 모달의 수에 반비례 하도록 scale factor 구성하고 이를 입력 크기조절에 사용하였다. 입력의 크기를 조절하여, 네트워크는 특징맵의 크기를 모달의 수와 상관없이 일정하게 유지할 수 있었다. 또한 제안하는 입력 크기조절 방법은 네트워크의 dead filter 의 수를 감소 시켰고, 이는 네트워크가 자신의 capacity 를 잘 활용한다는 것을 의미한다. 또 제안된 네트워크는 특징맵을 구성할 때 다양한 모달을 활용하였고, 이는 네트워크가 모달간의 상관관계를 학습했다는 것을 의미한다. 그 결과, 제안된 네트워크의 성능은 입력 크기조절이 없는 일반적인 네트워크보다 높은 성능을 보여주었다. 또한 우리는 전이학습의 개념을 이용하여 네트워크를 모달의 수가 많은 데이터부터 차례대로 학습시켰다. 전이학습을 통하여 네트워크가 학습되었을 때, 제안된 네트워크는 특정 모달의 조합 경우만을 위해 학습된 네트워크보다 높은 성능을 보여준다.
고해상도 위성 영상 레이다(SAR)에서 획득한 대용량의 레이다 영상신호는 주어진 임무시간 내에 실시간으로 지상에 전송해 주어야 하기 때문에 위성탑재 영상 레이다의 고속 데이터 전송 능력이 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 소형 경량의 위성 SAR의 임무 요구 조건을 만족하고, 위성 영상 레이다의 운용모드에 따라 고해상도에서 광역모드에 이르기까지 광범위한 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 멀티 채널 데이터 전송모듈 설계에 관하여 논한다. 주어진 위성 데이터 링크 모델을 바탕으로 링크 버짓과 영상 모드별 데이터 전송률을 분석하고, 시스템의 요구 전송율과 오차율을 만족하는 온 보드 영상 자료 저장기, 자료 처리기, 송신기 및 전송 안테나의 설계 결과를 제시하고 성능을 분석하였다. 본 설계에 적용된 고속 채널 모듈은 고속자료 전송이 요구되는 위성 및 항공기 탑재 데이터 링크의 성능확장에 효과적으로 활용될 수 있다.
본 논문에는 30 cm 해상도를 갖는 소형 SAR(Synthetic Aperture Radar) 시스템 개발 결과를 소개하고, RAW 데이터 기반의 도플러 파라미터 추정 및 요동 보상 신호처리 알고리즘을 제시한다. 송수신 채널이 각각 2개이기 때문에 다중 편파 및 간섭계 영상 확보가 가능하며, 차량 탑재 시험을 통하여 다중 편파 SAR 데이터 획득 및 신호 처리 결과를 제시하였다. 플랫폼의 요동에 의한 잔여 위상 오차를 보상하는 알고리즘을 적용하였으며, 실제 차량 탑재 시험을 통하여 요동 보상에 따른 개선된 성능 결과를 제시하였다.
Stripmap SAR 시스템에서 레이더는 Slant range-domain에서 고정된 Strip상에 Data acquisition period 동안 계속해서 같은 Broadside 방사 패턴을 유지하며, Range domain에서 고정돈 Strip내의 지형의 지도를 제공하는 SAR 영상 시스템이다. Stripmap SAR를 위한 고전적인 영상 복원을 Synthetic aperture (slow-time) domain에서 Deramping 또는 Chirp deconvolution을 이용하는 Fresnel approximaptio에 의존하였다. 또 다른 Stripmap SAR 영상화의 접근방법으로 SAR wavefront reconstruction이론과 레이더 방사형태에 대한 spherical wave Fourier decomposition을 통하여 slow-time domain에서의 SAR 신호의 분석에 기본을 두고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 생성된 Stripmap SAR 데이터를 이용하여 Fresnel approximation 기법과 Wavefront Reconstruction 기법을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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