DOI QR코드

DOI QR Code

SAR-ATI를 이용한 효율적인 지상 이동 표적 보상 알고리즘

Efficient Motion Compensation Algorithm for Ground Moving Targets Based on SAR-ATI System

  • 유보현 (포항공과대학교 전자전기공학과) ;
  • 강병수 (포항공과대학교 전자전기공학과) ;
  • 임병균 (한국항공우주연구원) ;
  • 오태봉 (한국항공우주연구원) ;
  • 김경태 (포항공과대학교 전자전기공학과)
  • Ryu, Bo-Hyun (Department of Electrical Engineering, Pohang University of Science and Technology) ;
  • Kang, Byung-Soo (Department of Electrical Engineering, Pohang University of Science and Technology) ;
  • Lim, Byoung-Gyun (Korea Aerospace Research Institute) ;
  • Oh, Tae-Bong (Korea Aerospace Research Institute) ;
  • Kim, Kyung-Tae (Department of Electrical Engineering, Pohang University of Science and Technology)
  • 투고 : 2017.04.12
  • 심사 : 2017.06.27
  • 발행 : 2017.07.31

초록

본 논문에서는 지상 이동 표적의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 형성 과정에서 표적의 움직임에 의해 발생하는 SAR 영상의 왜곡 현상을 보상하는 알고리즘을 제안한다. 일반적인 SAR 영상 형성 알고리즘은 고정 표적과 레이다 플랫폼 사이의 거리 변화를 보상함으로써 왜곡 없는 SAR 영상을 형성하지만, 이동 표적의 경우, 표적의 움직임에 의해 야기된 추가적인 거리 변화가 왜곡된 SAR 영상을 형성한다. 본 논문에서는 지상 이동 표적의 기하학적 위치 및 움직임이 SAR 영상에 야기하는 왜곡 현상을 분석하고, SAR-ATI(SAR-Along-Trck Interferometry)와 위상 정렬 기법을 이용해 기 왜곡 현상을 야기하는 표적의 모든 변수들을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 최종적으로 본 논문에서는 잡음이 존재하는 환경에서 모의시험을 수행해 제안된 기법의 효용성을 증명한다.

Recently, well-known SAR imaging algorithms have been developed to form the focused SAR images for stationary targets. In general, the conventional methods exploit the range variation only defined by the motion of radar platform and SAR geometry. However, for SAR imaging of ground moving targets, the motion of the targets induces an additional range shift, yielding the blurred SAR images. To overcome the problem, in this paper we propose an effective motion compensation algorithm operated under a multi-channel SAR, named along-track interferometry(ATI) and phase unwrapping to directly estimate the motion parameters of the targets. In simulations, 50 Monte-Carlo simulation results show the effectiveness of the algorithm in the presence of noise.

키워드

참고문헌

  1. M. Soumekh, Synthetic Aperture Radar Signal Processing with MATLAB Algorithms, John Wiley & Sons Inc., 2005.
  2. I. G. Cumming, F. H. Wong, Digital Processing of Synthetic Aperture Radar, Artech House, 2005.
  3. J. Wang, X. Liu, "Velocity estimation of moving targets in SAR imaging", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 50, no. 2, pp. 1543-1548, 2014. https://doi.org/10.1109/TAES.2014.120151
  4. J. Yang, C. Liu, and Y. Wang, "Imaging and parameter estimation of fast-moving targets with single-antenna SAR", IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 11, no. 2, pp. 529-533, 2014. https://doi.org/10.1109/LGRS.2013.2271691
  5. R. K. Raney, "Synthetic aperture imaging radar and moving targets", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 9, no. 3, pp. 499-505, 1971.
  6. A. Budilon, V. Pascazio, and G. Schirinzi, "Estimation of radial velocity of moving targets by along-track interferometric SAR Systems", IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 5, no. 3, pp. 349-353, 2008. https://doi.org/10.1109/LGRS.2008.915937
  7. 배창식, "SAR-GMTI에서 지상이동표적의 속도 추정 기법", 한국전자파학회지, 28(2), pp. 139-146, 2017년 2월.
  8. L. Liu, F. Zhou, M.-L. Tao, B. Zhao and Z.-J. Zhang, "Cross-range scaling method of inverse synthetic aperture radar image based on discrete polynomial-phase transform", Proc. IET Radar Sonar Navigation, vol. 9, no. 3, pp. 333-341, Mar. 2015. https://doi.org/10.1049/iet-rsn.2013.0392