한국전자파학회논문지 (The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science)

  • 제30권1호
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  • Pages.60-69
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  • 2019
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  • 1226-3133(pISSN)
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  • 2288-226X(eISSN)
한국전자파학회 (The Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science)
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시간 영역 상관관계 기법을 통한 곡선운동을 하는 차량용 전방 관측 역산란 합성 영상 형성

Forward-Looking Synthetic Inverse Scattering Image Formation for a Vehicle with Curved Motion Based on Time Domain Correlation

  • 이혁중 (한국과학기술원 전기 및 전자공학부) ;
  • 전주환 (한국과학기술원 전기 및 전자공학부) ;
  • 황성현 (한국전자통신연구원) ;
  • 유성진 (한국전자통신연구원) ;
  • 변우진 (한국전자통신연구원)
  • Lee, Hyukjung (School of Electrical Engineering, KAIST) ;
  • Chun, Joohwan (School of Electrical Engineering, KAIST) ;
  • Hwang, Sunghyun (Electronics and Telecommunications Research Institute, ETRI) ;
  • You, Sungjin (Electronics and Telecommunications Research Institute, ETRI) ;
  • Byun, Woojin (Electronics and Telecommunications Research Institute, ETRI)
  • 투고 : 2018.09.21
  • 심사 : 2018.11.05
  • 발행 : 2019.01.31
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초록

본 논문에서는 전방 관측 특히, 곡선운동을 하는 차량용 전방 관측 역산란 합성 영상 형성에 대해 다룬다. 영상 형성을 위해 시간 영역 상관관계(time domain correlation: TDC) 기법이 사용되었으며, 차량의 전방 지면의 2D 영상을 얻는다. TDC는 공간변화 시스템에 대한 정합 필터링을 구현한 기법이므로 가우시안 잡음에 강건하다. 또한, 직선운동을 할 때의 영상과 곡선운동을 할 때의 영상에 대한 비교, 분석을 통해 곡선운동을 했을 때 영상의 엔트로피가 증가하는 대신 영상의 분해능이 향상되었음을 보인다.

In this paper, we deal with forward-looking imaging, and focus on forward-looking synthetic inverse scattering imaging for a vehicle with curved motion. For image formation, time domain correlation(TDC) is used and a 2D image of the ground in front of the vehicle is generated. Because TDC is a technique that implements matched filtering for a space-variant system, it is robust to Gaussian additive noise of measurements. Furthermore, comparison and analysis between images from linear motion and curved motion show that the resolution of the image is improved; however, the entropy of the image is increased owing to curved motion.

키워드

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그림 2. 송신하는 선형 주파수 변조 펄스 열 Fig. 2. Transmitting LFM pulse train.

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그림 3. 모의실험 상황 Fig. 3. Simulation scene.

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그림 4. 측정치의 신호 대 잡음 비가 10 dB일 때 차량이 직선운동하는 상황에서 시간 영역 상관관계를 통해 얻은 역산란 합성 영상 Fig. 4. Synthetic inverse scattering image based on TDC when SNR of measurement is 10 dB with linear motion.

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그림 5. 측정치의 신호 대 잡음 비가 10 dB일 때 차량이 곡선운동하는 상황에서 시간 영역 상관관계를 통해 얻은 역산란 합성 영상 Fig. 5. Synthetic inverse scattering image based on TDC when SNR of measurement is 10 dB with curved motion.

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그림 6. 측정치의 신호 대 잡음 비가 10 dB일 때 차량이 곡선운동, 직선운동할 때의 점 분산 함수 비교 Fig. 6. PSF comparison between linear motion and curved motion when SNR of measurement is 10 dB.

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그림 7. 측정치의 신호 대 잡음 비가 0 dB일 때 차량이 직선운동하는 상황에서 시간 영역 상관관계를 통해 얻은 역산란 합성 영상 Fig. 7. Synthetic inverse scattering image based on TDC when SNR of measurement is 0 dB with linear motion.

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그림 8. 측정치의 신호 대 잡음 비가 0 dB일 때 차량이 곡선운동하는 상황에서 시간 영역 상관관계를 통해 얻은 역산란 합성 영상 Fig. 8. Synthetic inverse scattering image based on TDC when SNR of measurement is 0 dB with curved motion.

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그림 9. 측정치의 신호 대 잡음 비가 −10 dB일 때 차량이 직선운동하는 상황에서 시간 영역 상관관계를 통해 얻은 역산란 합성 영상 Fig. 9. Synthetic inverse scattering image based on TDC when SNR of measurement is –10 dB with linear motion.

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그림 10. 측정치의 신호 대 잡음 비가 –10 dB일 때 차량이 곡선운동하는 상황에서 시간 영역 상관관계를 통해 얻은 역산란 합성 영상 Fig. 10. Synthetic inverse scattering image based on TDC when SNR of measurement is –10 dB with curved motion.

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그림 1. 차량용 전방 관측 영상레이다의 운용상황 Fig. 1. Forward-looking imaging radar operation geometry with a vehicle.

표 1. 모의실험 파라미터 Table 1. Simulation parameters.

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표 2. 영상의 엔트로피 비교표 Table 2. Comparison of entropy values.

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