• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제10권1호
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• pp.83-90
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• 2009

A new IRF (Impulse Response Function) analysis technique in high resolution SAR image is presented by taking into account the real clutter environment. In order to investigate the realistic effect of clutter background on the impulse response function of SAR image, an ideally generated impulse response function is superimposed with a large number of background clutter data which are extracted from the various regions of an actual SAR image. As a performance measure, PSLR (Peak Sidelobe Ratio) of the clutter-contained IRF is presented in the various groups of clutter background, and finally the results are compared with the stochastic model.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1860-1866
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• 2016

헬기 사고의 대부분은 시야가 제한된 상황에서 착륙 시 구조물과의 충돌에 의한 사고로 안전한 주행을 위해 레이더와 같은 보조 장비가 요구된다. 본 논문에서는 회전하는 안테나를 장착한 헬기 레이더가 착륙하는 과정에서 고정 클러터에 대한 거리-방위각 이미지를 얻는 알고리즘을 제시한다. 동일 거리에 위치한 각각의 클러터 패치로부터 수신되는 신호를 모델링하고 클러터 특성 및 도플러 특성을 분석한다. 부엽(side lobe) 성분을 억제하고 주 빔(main lobe) 신호성분을 얻기 위한 필터구조를 설계하고 이 과정에서 발생하는 문제점에 대한 해결책을 제시한다. 마지막으로 시뮬레이션에 의해 거리-방위각 도메인에서의 가상의 지형 시나리오를 생성한 후 제시한 알고리즘의 성능을 검증한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.373-381
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• 2017

DBS 알고리즘은 레이다가 방위각 해상도 성능을 향상시키는 방안이다. DBS 영상에는 레이다의 탐색영역 정보를 포함하기 때문에 탐지하고자 하는 표적외에도 다양한 클러터 성분이 존재한다. DBS 영상에서 원하는 표적을 탐지/추적하기 위해서는 표적과 클러터 성분을 식별할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 DBS 영상에서 표적을 식별하기 위하여 영상크기와 지형 정보(DTED)를 이용하는 방안을 서술한다. 형태연산(morphological) 필터, 체인코드를 이용하여 영상의 크기정보를 획득하고 클러터 성분을 배제하였고, DTED와 정합하여 표적을 결정한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.758-766
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• 2017

In this paper, we propose a robust duality of CNN(Du-CNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment for IR Imaging Sensor. In coastal environment, there are various clutter that have many similarities with real target due to diverse change of air temperature, water temperature, weather and season. Also, real target have various feature due to the same reason. Thus, the proposed Du-CNN method adopts human's multiple personality utilization and CNN technique to learn and classify target and clutter. This method has an advantage of the real time operation. Experimental results on sampled dataset of real infrared target and clutter demonstrate that the proposed method have better success rate to classify the target and clutter than general CNN method.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.407-417
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• 2019

탄도 미사일은 상공에서 자유 낙하하며 표적을 요격하기 때문에 탄도 미사일에 부착되는 탐색기는 높은 지표각에서 해상 클러터 영향을 받게 되며, 그 결과 탐색기의 탐지 성능이 급격히 낮아지게 된다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 시나리오 기반의 시뮬레이션들을 통한 해상 표적 탐지 성능 분석이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실제와 유사한 높은 지표각의 해상 클러터 수신 신호를 모델링한 후, 이를 신호 대 클러터 비에 따라 해상 표적 수신 신호와 합성하여 2차원 레이다 영상을 생성한다. 이후, 레이다 영상에 2차원 CA-CFAR 탐지기를 적용하여 다양한 시나리오에서 해상표적 탐지 성능을 분석하였다. CAD 모델과 전자기 수치해석 도구를 사용한 시뮬레이션 결과, 지표각과 방위각에 따라 해상 표적의 탐지 여부가 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권6호
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• pp.12-18
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• 2010

주로 열상(FLIR: Forward-Looking Imfra-Red)을 이용하여 표적을 탐지하는 자동표적탐지(ATD: Automatic Target Detection)장비는 전처리단계, 잠재적 표적탐지 및 클러터 제거 등 3단계를 적용하여 표적을 탐지한다. 열상영상의 전처리단계 및 잠재적 표적탐지단계를 통해 열상영상의 모든 표적후보를 구한다. 이때, 표적후보군에는 표적 및 클러터가 공존하게 되는데, 클러터 제거 단계에서 표적후보군에 포함된 클러터를 제거하여 표적을 분류함으로서 오경보(False Alarm)를 줄이는 기능을 한다. 본 논문은 표적탐지단계 중 클러터 제거방법에 대한 연구내용에 대해 기술하였으며, 연구의 특징은 표적후보군에 포함된 클러터를 제거하기 위하여 표적후보영상의 주성분분석법(PCA: Principal Component Analysis)을 이용한 형태적 특징 및 외곽선 영상(Edge Image)의 통계적 특징을 이용한 표적제거기법을 제시하였다. 주성분분석법 특징값은 미리 선정한 대표표적에 대해 차원축소 고유벡터를 구한 후 표적후보군 영상을 고유벡터에 투영한 유클리드 거리를 이용하였으며, 통계적 특징은 표적후보군의 외곽선영상에 대해 분산 및 표준편차를 이용한 통계적 특징을 적용하였다. 주성분 특징과 통계적 특징을 이용하여 표적과 클러터를 구분하기 위해 선형판별법(LDA: Linear Discriminant Analysis)을 적용하였다. 제안된 알고리즘의 성능확인을 위해 수행한 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘이 주성분분석법 특징 또는 통계적 특징 등 단일특징을 적용하였을 때 보다 좋은 결과를 도출하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.177-180
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• 2019

유도무기의 명중률 개선을 위해 해상 클러터 환경에서 표적을 정확하게 탐지하고 인식하는 연구가 다수 수행되고 있다. 해상 표적과 클러터의 신호가 다양하고 복잡한 특성을 보이기 때문에 능동 표적인식 기술에 대한 연구가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 스캔 영상(scan image)으로 형성된 이미지에 프랙탈 차원기법(fractal dimension)인 FS(Fractal Signature) 분류기와 영상정합기법(scene matching)인 HRTI(High Resolution Target Image)을 적용하여 표적과 클러터를 구분하고 표적 간의 인식하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 수행 결과, HRTI 분류기는 표적1과 표적2를 모두 100 %, FS 분류기는 표적 1과 표적 2를 각 각 90 %, 93 % 이상 구분 및 인식한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1559-1565
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• 2007

The many target-detection methods that use forward-looking infrared (FUR) images can deal with large targets measuring $70{\times}40$ pixels, utilizing their shape features. However, detection small targets is difficult because they are more obscure and there are many target-like objects. Therefore, few studies have examined how to detect small targets consisting of fewer than $30{\times}10$ pixels. This paper presents a small target detection method using clutter rejection with stochastic hypothesis testing for FLIR imagery. The proposed algorithm consists of two stages; detection and clutter rejection. In the detection stage, the mean of the input FLIR image is first removed and then the image is segmented using Otsu's method. A closing operation is also applied during the detection stage in order to merge any single targets detected separately. Then, the residual of the clutters is eliminated using statistical hypothesis testing based on the t-test. Several FLIR images are used to prove the performance of the proposed algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm accurately detects small targets (Jess than $30{\times}10$ pixels) with a low false alarm rate compared to the center-surround difference method using the receiver operating characteristics (ROC) curve.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.99-106
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• 2008

영상 레이다(SAR)는 주야간, 일조량에 관계없이 전천후로 영상획득이 가능하여 군사용으로는 물론 과학 민수용으로 광범위하게 활용된다. SAR 시스템에서는 고도, 운용 주파수, PRF 등의 다양한 시스템설계 파라미터로부터 생성된 임펄스 응답 함수(impulse response function)를 분석하여 공간해상도, PSLR, ISLR 등 영상품질 성능 파라미터의 추정이 가능하다. 그러나 모델링된 임펄스 응답 특성은 주변 클러터 환경이 고러되지 않은 이상적인 경우이므로 실제 주변 클러터 환경을 고려한 SAR 영상품질 분석 기법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주요 SAR시스템 파라미터를 기반으로 SAR 점표적 원시 데이터를 생성하고, 거리-도플러 알고리듬(range-Doppler algorithm)을 이용하여 임펄스 응답 데이터를 형성한다. 그리고 실제 SAR영상의 일부분을 추출하여 주변 배경 클러터 환경 데이터를 형성한 후, 임펄스 응답 데이터를 삽입한다. 형성된 응답 데이터는 영상품질의 정확도를 향상시키고자 확장보간법을 도입하여 분석하고, 이에 대한 효과를 주요 도플러 파라미터인 방위 FM율 오차에 따른 성능분석을 수행함으로써 확인한다.