This study presents a modified scheme for the radar image simulation of sea waves. A simulated radar image was obtained by taking into account the dot product of the directed vector from the radar and the normal vector of the sea surface. Moreover, to calculate the radar image, we used the radar received power and radar cross section. To demonstrate the effectiveness of the proposed scheme, the wave spectrum from field data was utilized to obtain the simulated sea waves. The radar image was simulated using numerically generated sea waves. The wave statistics from the simulation agrees comparatively with those of the original field data acquired by real radar measurements.
본 연구진에서 개발한 항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑 및 이안류 관측 시스템을 해운대 해수욕장에 설치하여 이안류를 관측하였다. 기존 이안류 현장관측 방법으로는 측정하기 어려운 이안류의 형태와 크기 및 유속을 X-band 레이다 영상분석을 통해 관측하였다. 본 연구에서는 시간평균한 X-band 레이다 영상으로부터 이안류 발생위치와 크기 및 형태를 자동탐지하는 알고리즘을 개발하였다. X-band 레이다 영상을 3차원 푸리에 변환하고, 도플러 유속이 포함된 분산방정식 조건으로 이안류 유속을 계산하였다. X-band 레이다 영상분석을 통한 이안류 발생위치와 유속 계산 기법은 표류부이 실험으로 검증하였다. 해운대 해수욕장 이안류 조사 결과 한번 발생한 이안류는 1~2일 동안 지속되며, 발생위치가 크게 바뀌지 않는 것이 관찰되었다.
Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from cross-correlating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, cross-correlation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. The polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV. In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look Images.
Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from crosscorrelating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, crosscorrelation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. The polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV. In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look images.
본 논문에서는 해양 환경에서 선박의 안전 운행에 위험 요소인 해상 물표를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 해양 환경에서 획득한 적외선 영상에 대한 분석을 통하여, 우리는 해수면과 같은 배경 영역들에서는 주로 수직 방향 에지가 나타나는 반면에, 해상 물표 영역은 수직 및 수평 방향 에지가 모두 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 따라서 우리는 IR 영상에 대해서 수평 및 수직 에지 특징 추출에 기반한 물체 영역 검출 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에서는, 통계적 필터링 방법을 이용하여 해수면의 반짝임과 복잡한 클러터와 같은 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는 영상 개선 작업을 수행한다. 두 번째 단계에서는 1-D Discrete Cosine Transform(DCT) 기법을 이용하여 수직 방향 에지의 정보를 나타내는 수직 에지 지도 영상, 수평 방향 에지의 정보를 나타내는 수평 에지 지도 영상을 생성한다. 그런 다음, 수직 및 수평 에지 지도 영상들을 하나의 에지 지도 영상으로 통합한다. 세 번째 단계에서는 적응적인 문턱치 방법을 사용하여 물표 후보 영역을 검출한다. 마지막 단계에서는 IR 영상에서 검출한 물표 후보 영역들에 대해서 모폴로지 연산을 수행하여 배경 및 잡음 영역을 제거함으로써 정확한 물표 영역을 검출한다.
RCS(Radar Cross Section)는 레이더 신호가 반사되어 수신되는 파장의 강도를 나타내는 가상의 영역이다. 함정의 RCS는 고유의 스텔스 성능을 나타내고 이 값이 곧 함정의 생존성을 나타내기 때문에 이를 감소시키기 위해 함정설계 단계부터 건조까지 다양한 분야에서 노력하고 있다. 함정의 RCS 값은 설계도면과 CAD 모델을 활용하여 예측할 수 있지만, 실제 운항 환경인 해상에서는 해수면 클러터(Clutter)와 다중경로 반사가 발생하므로 해상에서 RCS 값을 측정할 필요가 있다. 하지만 이러한 RCS 예측 값과 측정값은 사용자에게 단순한 상대적인 크기만 제공할 뿐 이를 활용할 방법에 대해서는 연구가 많이 진행되지 않았다. 본 논문에서는 함정의 실 운항환경에서 측정된 3차원 RCS 측정 데이터를 활용하여 함정에 다가오는 유도탄에 대응할 수 있는 기법을 연구하였다. 함정에서는 유도탄의 위치 정보를 추적하여 유도탄에서 바라보는 함정의 고각 및 방위각을 추정하게 되고, 이를 미리 측정된 3차원 RCS 측정값에 맵핑하여 RCS 값을 역산하게 된다. 또한, 유도탄의 이동 정보를 활용하여 유도탄이 바라보는 RCS를 미리 예측하고 이를 활용하여 함정의 기동 및 기만체계를 이용한 대응 계획을 제안하게 된다.
Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from cross-correlating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, cross-correlation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. In this paper, the polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV images, In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look images, It was shown that the inter-look cross-correlation method could be applicable in the performance improvement of small ship detection and the land masking, It was also found that a simple combination of coherence images from each co-polarised (HH) inter-look and cross-polarised (HV) inter-look data can provide much higher target-detection possibilities.
항해용 X-band 레이더는 물표탐지를 통한 안전한 항해를 목적으로 널리 사용되고 있다. 해당 목적을 위해서는 노이즈로 간주되는 해면반사파(sea clutter)신호는 제거하여 사용하지만, 본 연구에서는 노이즈로 간주되는 해면반사파 신호를 활용하여 파랑에 대한 정보(파고, 파주기, 파향 등)를 파악하는데 활용하였다. 레이더에서 방출되는 전자기파는 펄스의 길이에 의해 탐지할 수 있는 영역이 제한되어 있다. 펄스의 길이가 짧을수록 짧은 주기의 파랑을 계측할 수 있다는 장점이 있지만, 거리의 제약으로 인하여 대형선박의 실 운항시에는 활용하기 어려운 현실적인 딜레마가 있다. 본 연구에서는 삼성중공업, 오션알앤디가 개발한 WaveFinder 시스템을 이용하여 기존 short pulse 모드 뿐만아니라 midium pulse 에서의 활용 가능성을 실제 시운전을 통해 확인하였다.
In this paper, we analyze the infrared feature for the small coast targets according to the surrounding environment for autonomous flight device equipped with an infrared imaging sensor and we propose Cross Duality of Neural Network (CR-DuNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment. In coastal environment, there are various property according to diverse change of air temperature, sea temperature, deferent seasons. And small coast target have various infrared feature according to diverse change of environment. In this various environment, it is very important thing that we analyze and classify targets from the clutters to improve target detection accuracy. Thus, we propose infrared feature learning algorithm through LSTM neural network and also propose CR-DuNN algorithm that integrate LSTM prediction network with Du-CNN classification network to classify targets from the clutters.
본 논문은 연안 군사시설 및 주요 기반시설에 대한 침투세력을 감시하는 수영자 탐지 소나에서의 자동 표적추적 알고리즘을 다루었다. 이를 위해 수영자 탐지 소나에서의 해상실험 데이터를 분석하였고, 클러터 환경에서 자동표적 추적을 위한 트랙평가수단으로서 트랙존재확률 기반의 알고리즘을 적용하여 시스템을 구성하였다. 특히 트랙초기화, 확정, 제거, 합병 등의 트랙관리 알고리즘과 단일표적추적 IPDAF(Integrated Probabilistic Data Association Filter), 다중표적추적 LMIPDAF(Linear Multi-target Integrated Probabilistic Data Association Filter) 등의 표적추적 알고리즘을 제시하였으며, 해상실험 데이터 및 몬테카를로 모의실험 데이터를 이용하여 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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