Stripmap-mode 합성개구레이더의 고전적인 영상 복원기술은 Range-Doppler 알고리즘이다. 하지만 고해상도 Spotlight-mode 합성개구레이더 시스템에서는 Range-Doppler 알고리즘을 적용했을 때 성능이 상당히 나빠지므로 Spotlight-mode에 맞는 별도의 Inversion 알고리즘이 연구되어왔다. 본 논문에서는 Spotlight-mode 합성개구레이더에서 Raw-data를 처리하기 위한 알고리즘 연구를 통해 기존의 평면파 근사 방법을 이용하고 있는 Polar format 알고리즘과 근사 방법을 사용하지 않는 Wavefront Reconstruction 기법에 대한 성능분석을 시도하였다. 이 때 Source 신호의 Carrier 주파수, 합성 개구면 Size, 그리고 표적물의 위치에 따라 두 Inversion기법의 결과 영상을 비교함으로써 Wavefront Reconstruction 기법의 우수성을 입증하였다. Spotlight-mode 합성 개구 레이더 시스템을 시뮬레이션하여 Raw-data를 생성시키고 각 알고리즘에 적용하여 역변환을 통해 영상화된 표적물의 형태로 성능을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상의 보정에 사용되고 있는 반사기(corner reflector, CR)를 이용하여 목표물의 식별과 인식을 위한 기초적인 연구를 실시하였다. 사각형 삼면 전파반사기를 기반으로 전방향(omni-directional) 반사기를 제작하였다. 여기서는 한 변의 길이가 15cm인 4-배열 사각형 삼면 전파반사기를 사용하여 C-밴드(주파수: 5.3 GHz) 의 편파별(VV, HH, VH, HV) RCS(radar cross section)특성을 해석하였다. 전파반사기는 대칭형이므로 방위각 180도 범위에 대해서 레이더 산란단면적 패턴을 측정하였다. VV편파의 경우, 방위각에 따른 RCS값의 차이가 8dB정도로 다른 편파보다 전방향 특성이 더 좋은 것으로 확인되었고, 방위각이 $0^{\circ}$ (단면과 동일 방향)와 $45^{\circ}$ (이웃하는 단면들의 중앙) 일 때, 가장 높은 RCS값을 보였다. 또한, 실험에서 얻어진 RCS값을 수치 해석 시뮬레이션과 이론적 계산과 비교를 실시한 결과, 서로 잘 일치하는 것으로 나왔다.
The classical image reconstruction for stripmap SAR is the range-Doppler imaging. However, when the spotlight SAR system was envisioned, range-Bowler imaging fumed out to fail rapidly in this SAR imaging modality. What is referred to as polar format processing, which is based on the plane wave approximation, was introduced for imaging from spotlight SAR data. This paper has been studied for the raw data processing schemes in the spotlight-mode synthetic aperture radar. we apply the wavefront reconstruction scheme that does not utilize the approximation in spotlight-mode SAR imaging modelity, and compare the performance of target imaging with the polar format inversion scheme.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.964-968
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2006
Bora events over the Adriatic Sea and Black Sea are investigated by using synthetic aperture radar (SAR) images acquired by the Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) onboard the European Envisat satellite. These images show pronounced elongated patterns of increased sea surface roughness caused by bora winds. The comparison of the SAR images with wind fields derived from Quikscat data confirms that in all cases a strong northeasterly wind was blowing from the mountains onto the sea. It is shown that the SAR images reveal details of the spatial extent of the bora wind fields over the sea which cannot be obtained by other instruments. Furtheremore, also quantitative information on the wind field is extracted from the SAR images by using a wind scatterometer model.
본 논문에서는 깊은 합성 곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 를 이용해서 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상의 반전 잡음 (speckle noise) 성분을 제거하는 기법을 제안하고자 한다. Deep Convolutional Neural Network는 이미지의 데이터 특성에 적합한 딥 러닝 방법이고, 이는 SAR 위성영상의 반전 잡음 제거에 사용해도 효과적이다. 반전 잡음 필터 모델 추정을 위한 학습은 임의로 반전 잡음을 합성한 트레이닝 이미지들과 원본 트레이닝 이미지들을 이용한 회귀모델을 통해 진행된다. 학습을 통해 얻은 반전 잡음 필터는 기존 알고리즘에 비해 우수한 외곽선 보존 성능을 나타냄을 확인하였다.
This paper presents the structural design of a planar synthetic aperture radar (SAR) antenna applied to a microsatellite. For micro-satellite applications, the SAR antenna structure must be lightweight, flat, and designed to withstand the launch environment. To satisfy these conditions, our novel antenna structure was designed using aluminium (AL) alloy. Structural analysis was performed for quasi-static load, random vibration, and shock load to verify its robustness in the launch environment, and the results are presented here.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제14권4호
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pp.405-410
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2014
In this paper, we compare the quality of images reconstructed by a conventional delayed-sum (DS) algorithm and radiation pattern-based DS algorithm. In order to evaluate the quality of images, we apply the target-to-clutter ratio (TCR), which is commonly used in synthetic aperture radar (SAR) image assessment. The radiation pattern-based DS algorithm enhances the TCR of the image by focusing the target signals and preventing contamination of the radar scene. We first consider synthetic data obtained through GprMax2D/3D, a finite-difference time-domain (FDTD) forward solver. Experimental data of a 2-GHz bandwidth stepped-frequency signal are collected using a vector network analyzer (VNA) in an anechoic chamber setup. The radiation pattern-based DS algorithm shows a 6.7-dB higher TCR compared to the conventional DS algorithm.
본 논문에서는 송신 레이다와 수신 레이다가 분리된 바이스태틱(bistatic) 환경에서 합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 영상을 형성하는 기법에 관하여 서술한다. 바이스태틱 SAR는 모노스태틱(monostatic) SAR에 비해 다양한 SAR 영상 획득 시나리오를 형성할 수 있기 때문에 기존의 모노스태틱 SAR의 한계를 극복할 수 있다. 그러나 현재까지 국내에서 바이스태틱 SAR 영상 형성과 관련된 연구가 매우 미진한 상황이다. 이에 따라 본 논문에서는 바이스태틱 기하구조에서의 레이다 수신 신호를 모델링하고, 이를 모노스태틱 등가 모델(equivalent model)을 활용하여 바이스태틱 SAR 영상을 형성하는 방법에 관하여 서술한다. 본 논문에서는 바이스태틱 기하구조에서의 모의시험을 통해 본 논문에서 서술된 바이스태틱 SAR 영상 형성 기법의 효용성을 검증한다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권2호
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pp.253-259
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2016
The typical method for performing an absolute radiometric calibration of a Synthetic Aperture Radar (SAR) System is to analyze its response, without interference, to a target with a known Radar Cross Section (RCS). To minimize interference, an error-free calibration site for a Corner Reflector (CR) is required on a wide and flat plain or on an area without disturbance sources (such as ground objects). However, in reality, due to expense and lack of availability for long periods, it is difficult to identify such a site. An alternative solution is the use of a Triangular Trihedral Corner Reflector (TTCR) site, with a surrounding protection wall consisting of berms and a hollow. It is possible in this scenario, to create the minimum criteria for an effectively error-free site involving a conventional object-tip reflection applied to all beams. Sidelobe interference by the berm is considered to be the major disturbance factor. Total interference, including an object-tip reflection and a sidelobe interference, is analyzed experimentally with SAR images. The results provide a new guideline for the minimum criteria of TTCR site design that require, at least, the removal of all ground objects within the fifth sidelobe.
Semi-supervised learning is a good way to train a classification model using a small number of labeled and large number of unlabeled data. We applied semi-supervised learning to a synthetic aperture radar(SAR) image classification model with a limited number of datasets that are difficult to create. To address the previous difficulties, semi-supervised learning uses a model trained with a small amount of labeled data to generate and learn pseudo labels. Besides, a lot of number of papers use a single fixed threshold to create pseudo labels. In this paper, we present a semi-supervised synthetic aperture radar(SAR) image classification method that applies different thresholds for each class instead of all classes sharing a fixed threshold to improve SAR classification performance with a small number of labeled datasets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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