In implementing a robust automatic target recognition(ATR) system with synthetic aperture radar(SAR) imagery, one of the most important issues is accurate classification of target variants, which are the same targets with different serial numbers, configurations and versions, etc. In this paper, a deep learning network with channel attention modules is proposed to cope with the recognition problem for target variants based on the previous research findings that the channel attention mechanism selectively emphasizes the useful features for target recognition. Different from other existing attention methods, this paper employs the channel attention modules without dimensionality reduction along the channel direction from which direct correspondence between feature map channels can be preserved and the features valuable for recognizing SAR target variants can be effectively derived. Experiments with the public benchmark dataset demonstrate that the proposed scheme is superior to the network with other existing channel attention modules.
The way to measure the extent of damage from floods and droughts is to identify changes in the extent of water systems. In order to effectively grasp this at a glance, satellite images are used. KOMPSAT-5 uses Synthetic Aperture Radar (SAR) to capture images regardless of weather conditions such as clouds and rain. In this paper, various deep learning models are applied to perform semantic segmentation of the water system in this SAR image and the performance is compared. The models used are U-net, V-Net, U2-Net, UNet 3+, PSPNet, Deeplab-V3, Deeplab-V3+ and PAN. In addition, performance comparison was performed when the data was augmented by applying elastic deformation to the existing SAR image dataset. As a result, without data augmentation, U-Net was the best with IoU of 97.25% and pixel accuracy of 98.53%. In case of data augmentation, Deeplab-V3 showed IoU of 95.15% and V-Net showed the best pixel accuracy of 96.86%.
파랑은 선박의 안전운항에 있어서 중요한 요소이다. 지금까지의 파랑관측은 부이와 같은 현장관측에 주로 의존하고 있으나, 근년 위성에 의한 리모트센싱의 기술이 발달함에 따라, 파랑계측에 분야에도 시도되고 있다. 하지만 국내에서는 SAR(합성개구레이더)의 처리 경험 자체가 부족하여 본격적인 연구개발이 시작되지 않고 있다. 본 연구에서는 SAR를 이용한 파랑계측을 하기 위한 초기단계로, 1) SAR화상에서 파랑의 영상화 메커니즘, 2) 파랑 스펙트럼 추정 기법의 소개를 하고자 한다.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상은 경사촬영을 수행하므로 지형의 기복에 따른 영향을 많이 받는다. 따라서 SAR영상을 이용하여 여러 가지 정보들을 추출하여 이용하기 위해서는 전처리 과정으로서 지형의 기복에 따른 여러 가지 왜곡들을 보정해야 한다. 이에 본 연구에서는 RADARSAT SAR 영상을 이용하여 궤도모델링, 정사보정을 수행하고 역산란계수, 국부입사각 계산 등을 통해 지형기복에 따른 방사왜곡보정을 수행하였다.
본 논문에서는 차세대소형위성2호의 X 대역 합성 개구 레이더(SAR; synthetic aperture radar)에 탑재하기 위한 고출력 송·수신 모듈의 설계 및 개발에 관하여 논한다. 모듈은 X 대역의 대상 주파수 범위에서 100 MHz 의 대역폭을 갖는 고출력 펄스 신호를 출력하며, 수신신호에 대해 저잡음 증폭 기능을 수행한다. 제작된 모듈의 송신경로는 200 watt (53.01 dBm) 이상의 출력 신호 세기, 0.35 dB의 펄스폭 기울기, 송신 신호 출력간 0.04 dB 의 신호 세기 변화 및 1.7 ˚ 의 위상 변화를 갖고, 수신경로는 3.81 dB 의 잡음지수, 37.38 ~ 37.46 dB 의 이득을 가짐으로써, 요구되는 성능을 만족함을 확인하였다. 제작된 모듈은 차세대소형위성2호 비행모델에 장착되어 있으며, 추후 누리호에 탑재되어 발사될 예정이다.
Synthetic Aperture Radar (SAR)를 활용하여 토양수분을 산출 할 시 기존의 위성기반 자료에 비해 고해상도의 공간 자료를 생산할 수 있다. 고해상도의 광역 토양수분 자료는 기존의 위성 기반 토양수분 대비 보다 세밀한 지표면 토양수분 변동 관측이 가능하게 하므로, 산사태, 산불 및 홍수와 같은 자연재해 연구에 활용성이 뛰어나다. 하지만 SAR 신호인 후방산란계수는 토양수분 뿐만 아니라, 식생에 의한 영향도 포함하기 때문에 정확한 토양수분을 산정하기 위해서는 이러한 영향을 고려하는 단계가 요구된다. 본 연구에서는 한반도 중부의 농지, 산지, 및 초지의 식생조건 하에서 Sentinel-1 위성 SAR 자료를 활용하여 토양수분을 산정하기 위한 연구를 수행하였다. 식생의 영향을 고려하기 위해 대표적인 지표면 레이더 신호 산란 모형인 Water Cloud Model (WCM)을 사용하였으며, 식생 인자로 Radar Vegetation Index (RVI)를 활용하였다. 연구 지역으로는 토지피복도에 따라 농지와 초지, 산지 각각 2개 지역, 총 6개 대상 지역을 선정하였다. WCM의 매개변수 모의를 위해 지상 관측 토양수분 자료를 활용하였다. 관측 토양수분과의 검증 결과 초지, 산지, 농지 순으로 높은 정확도가 나타났으며, 특히 산지에서는 짙은 식생에도 불구하고 상관계수 값이 0.5 이상으로 나타난 반면 농지에서는 0.3 미만의 매우 낮은 값이 관측되었다. 연구 결과를 통해 다양한 식생 피복에서 SAR 기반 토양수분 산정에 적합한 관측 토양수분 조건을 제시 하였다. 향후 식생 높이, 식생 종류 등 과 융합한 연구가 수행된다면 보다 정확한 토양수분을 산정 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) SAR(Synthetic Aperture Radar) 기반 실시간 영상 형성을 위해 RDA(Range Doppler Algorithm)의 GPU 가속 커널을 개발하였다. Host와 GPU device 사이의 데이터 전송 시간을 최소화하기 위해 pinned 메모리를 사용하였고, 데이터의 전송 횟수를 최소화하기 위해 모든 RDA 연산을 GPU에서 수행하도록 커널을 구성하였다. FMCW 드론 SAR 실험을 통해 데이터셋를 획득하였고, intel i7-9700K CPU, 32GB RAM과 Nvidia RTX 3090 GPU 환경에서 GPU의 가속 효과를 측정하였다. Host-device간 데이터 전송 시간을 포함했을 경우 CPU 대비 최대 3.41배 가속된 것으로 측정되었고, 데이터 전송 시간을 포함하지 않고 연산의 가속 효과만을 측정했을 때, 최대 156배 가속 가능함을 확인할 수 있었다.
지상의 주력전차를 격추시키기 위한 공대지 유도미사일은 지상을 탐색하여 움직이는 표적을 탐지한 다음 위치를 추정하여 표적을 향해 나아가야 한다. 본 논문에서는 미사일이 향하는 전방의 지상을 좁은 빔 폭을 가진 빔을 기계적으로 좌우로 조향함으로써 일정한 지상구간을 탐색하며 Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW)를 활용하여 이동하는 표적을 탐지하고 합성개구레이다(synthetic aperture radar: SAR)를 통해 위치를 추정한다. 또한 최대우도추정(maximum likelihood estimation: MLE) 기법을 통해 이동표적의 상대속도를 추정하여 레이다와 가까워지는 혹은 멀어지는 정도를 알 수 있으며 상대속도가 고려된 위상기록(phase history)을 통해 보정된 정합필터로 레이다 이미지(image)를 형성한다.
실 개구(real-aperture)를 사용하는 스캐닝 레이다(scanning radar)는 지상을 감시하거나 재난 구조를 하는 등 폭 넓게 이용 가능하다. 그러나 스캐닝 레이다의 특성상 거리 방향의 분해능은 송신하는 신호의 대역폭에 의해 제한되며, 거리방향에 수직한 방향의 분해능은 빔 폭에 의해 결정된다. 본 논문에서는 초해상도(super-resolution) 레이다 영상 기법을 제안한다. 산란체가 스캔 영역에 드문드문 존재한다면 반사율의 분포를 sparse 신호로 간주할 수 있게 되고, '압축 감지(compressive sensing)' 문제로 수식화하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 '재가중치 ${\ell}_1$-최소화'를 통해 2차원 레이다 이미지를 얻는다. 모의실험 결과에서는 제안하는 기법으로 얻은 이미지와 더불어 기존에 널리 쓰이는 Orthogonal Matching Pursuit(OMP), 합성 개구 레이다(Synthetic Aperture Radar : SAR)의 결과와 비교하였다.
위성 탑재체 합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 시스템에서는 다양한 SAR 성능 변수의 제약조건을 충족하기 위해 안테나의 요구되는 특성을 분석하여야 한다. 본 논문에서는 결함 안테나 소자 존재 시 위성 SAR 안테나 빔 패턴을 최적화함으로써 SAR 시스템 성능변수를 최적화를 수행한다. SAR 시스템 성능변수 제약조건에 맞는 마스크 패턴을 설계한 후, 입자 군집 최적화(particle swarm optimization: PSO) 기법을 통해 마스크 패턴에 들어맞는 안테나 패턴 최적화 재합성을 수행한다. 시뮬레이션에서는 실제 위성 SAR 시스템 성능변수를 기반으로 안테나 빔 패턴 재합성을 수행하여 제안한 알고리즘의 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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