A synthetic aperture radar (SAR) system is of great interest in many fields of civil and military applications because of all-weather and luminance free imaging capability. SAR image quality parameters such as spatial resolution, peak to sidelobe ratio (PSLR), and integrated sidelobe ratio (ISLR) can be normally estimated by modeling of impulse response function (IRF) which is obtained from various system design parameters such as altitude, operational frequency, PRF, etc. In modeling of IRF, however, background clutter environment surrounding the IRF is generally neglected. In this paper, analysis method for SAR mage quality is proposed in the real background clutter environment. First of all, SAR raw data of a point scatterer is generated based on various system parameters. Secondly, the generated raw data can be focused to ideal IRF by range Doppler algorithm (RDA). Finally, background clutter obtained from image of currently operating SAR system is applied to IRF. In addition, image quality is precisely analyzed by zooming and interpolation method for effective extraction of IRF, and then the effect of proposed methodology is presented with several simulation results under the assumption of estimation error of Doppler rate.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.48
no.4
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pp.285-293
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2020
In this paper, to improve Synthetic Aperture Radar (SAR) image quality, the effect of time synchronization error in the EGI/IMU (Embedded GPS/INS, Inertial Measurement Unit) integrated system is analyzed and state augmentation is applied to compensate it. EGI/IMU integrated system is widely used as a SAR motion measurement algorithm, which consists of EGI mounted to obtain the trajectory and IMU mounted on the SAR antenna. In an EGI/IMU integrated system, a time synchronization error occurs when the clocks of the sensors are not synchronized. Analysis of the effect of time synchronization error on navigation solutions and SAR images confirmed that the time synchronization error deteriorates SAR image quality. The state augmentation is applied to compensate for this and as a result, the SAR image quality does not decrease. In addition, by analyzing the performance and the observability of the time synchronization error according to the maneuver, it was confirmed that the time-variant maneuver such as rotational motion is necessary to estimate the time synchronization error adequately. In order to reduce the influence of the time synchronization error on the SAR image, the time synchronization error must be compensated by performing maneuver changing over time such as a rotation before SAR operation.
This paper presents an idea of ScanSAR image formation. For image formation of ScanSAR that utilizes the burst mode for raw signal acquisition, most conventional single burst methods essentially require a step of azimuth stitching which contributes to radiometric and phase distortions to some extent. Time-domain cross correlation could replace SPECAN which is most popularly used for ScanSAR processing. The core idea of the proposed method is that it is possible to relieve the necessity of azimuth stitching by an extension of Doppler bandwidth of the reference function to the burst cycle period. Performance of the proposed method was evaluated by applying it to the raw signals acquired by a spaceborne SAR system, and results satisfied all image quality requirements including 3 dB width, peak-to-sidelobe ratio (PSLR), compression ratio,speckle noise, etc. Image quality of ScanSAR is inferior to that of Stripmap in all aspects. However, it is also possible to improve the quality of ScanSAR image competitive to that of Stripmap if focused on a certain parameter while reduced qualities of other parameters. Thus, it is necessary for a ScanSAR processor to offer a great degree of flexibility complying with different requirements for different applications and techniques.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.44
no.1
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pp.125-132
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2024
Optical satellite images are being used for national security and collection of information, and their utilization is increasing. However, it acquires low-quality images that are not suitable for the user's requirement due to weather conditions and time constraints. In this paper, a deep learning-based conversion of image and colorization model referring to high-resolution SAR images was created to simulate the occluded area with clouds of optical satellite images. The model was experimented according to the type of algorithm applied and input data, and each simulated images was compared and analyzed. In particular, the amount of pixel value information between the input black-and-white image and the SAR image was similarly constructed to overcome the problem caused by the relatively lack of color information. As a result of the experiment, the histogram distribution of the simulated image learned with the Gray-scale image and the high-resolution SAR image was relatively similar to the original image. In addition, the RMSE value was about 6.9827 and the PSNR value was about 31.3960 calculated for quantitative analysis.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.10
no.1
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pp.83-90
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2009
A new IRF (Impulse Response Function) analysis technique in high resolution SAR image is presented by taking into account the real clutter environment. In order to investigate the realistic effect of clutter background on the impulse response function of SAR image, an ideally generated impulse response function is superimposed with a large number of background clutter data which are extracted from the various regions of an actual SAR image. As a performance measure, PSLR (Peak Sidelobe Ratio) of the clutter-contained IRF is presented in the various groups of clutter background, and finally the results are compared with the stochastic model.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.7
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pp.580-583
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2017
To compensate the degraded SAR image due to the residual errors and the spatial variant errors remaining after the motion compensation in the airborne SAR, we have introduced the autofocus method based on the partition processing. Thus, after we perform the spatial partition for the spotlight SAR data and the time partition for the stripmap SAR data, we reconstruct the subpatch images for the partitioned data. Then, we perform the local autofocus with the suitability analysis process for the phase errors estimated by the autofocus. Moreover, if the estimated phase errors are not properly compensated for the subpatch images, we perform the phase compensation method with the weight to the estimated phase error close to the degraded subpatch image to increase the SAR image quality.
This paper describes a mathematical model and its utilization algorithm for calculating the accurate target position on the ellipsoidal earth surface which corresponds to a range-azimuth coordinates of unprocessed synthetic aperture radar (SAR) images. A geometrical model which is a set of coordinate transformations is described. The side-looking directional angle (off-nadir angle) is determined in an iterative fashion by using the model and the accurate slant range which is calculated from the range sampling timing of the instrument. The algorithm can be applied not only for the geolocation of SAR images but also for the high quality SAR image generation by calculating accurate Doppler parameters.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.6
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pp.155-161
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2009
Any classification process using SAR images presupposes the reduction of multiplicative speckle noise, since the variations caused by speckle make it extremely difficult to distinguish between neighboring classes within the feature space. This paper focus an argument of effective filter for preserving the weak boundaries by using the proposed method. To reduce speckle noise without blurring the edges of reconstructed image use wavelet-based sigma filter. As a result, the edge information of reconstructed image reduce blurring. Simulation results show that proposed method gives a better subjective quality than conventional methods for the speckle noise.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.10
no.2
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pp.160-169
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2007
In this paper, we have described and simulated the effect analysis and correction of phase errors in the SAR rawdata induced by satellite attitude errors such as drift, jitter. This simulation is based on the FSA(Frequency Scaling Algorithm) for high resolution image formation of the Spotlight SAR. Phase errors produce the degradation of SAR image quality such as loss of resolution, geometric distortion, loss of contrast, spurious targets, and decrease in SNR. To resolve this problem, this paper presents method for correction of phase errors using the PGA(Phase Gradient Algorithm) in connection with the FSA. Several results of the phase errors correction are presented for Spotlight SAR rawdata.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.9
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pp.723-732
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2017
Simplified factorizing-technique to improve the efficiency on computational procedure and the complexity of the conventional back-projection algorithm, which is used to reconstruct airborne FMCW-SAR image, is suggested, and the reconstruction process of SAR image by this simplified factorizing-technique are presented in this paper. This technique can be efficiently applied to airborne FMCW-SAR having a relatively narrow beamwidth and long synthetic aperture length, and its basic rationale is to exclude the data that has low level of contribution during computational procedure. Using the raw data of practical airborne FMCW-SAR system, performances of this proposed technique such as SAR image quality and processing time were compared and analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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