표적에 대한 레이더 영상 중의 하나인 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적에 대한 전자파 산란 특성에 대한 2차원 공간 분포를 나타낸다. 이러한 ISAR 영상은 원거리에서 레이더를 이용한 표적 식별에 주로 사용된다. 본 논문에서는 움직이는 실제 항공기에 대한 ISAR 영상을 얻기 위하여, 국방과학연구소에서 제작 및 운용하고 있는 KOMSAR(Korea Miniature Synthetic Aperture Radar) 장비를 이용하여 측정을 수행하였다 이렇게 얻어진 측정된 데이터에 포함되어 있는 표적의 움직임에 의한 위상 오차를 제거하기 위하여, 엔트로피 기반 ISAR 자동 초점 기법(autofocusing technique)을 사용하였다. 실험 결과, 실제 움직이는 항공기에 대한 ISAR 영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, 이는 향후 레이더를 이용한 표적식별에 중요한 기술적 토대가 마련되었음을 의미한다.
본 논문에서는 X-밴드 대역에서 운영되는 레이다 장비를 이용하여 실제 이동하는 해상 표적을 대상으로 역합성 개구면 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상 생성 기법들의 성능을 비교 분석하였다. 성능 비교에 사용된 ISAR 영상 생성 기법들은 1) 거리 순시 도플러(Range Instantaneous Doppler: RID) 기법, 2) 위상보상(phase adjustment) 수행 후의 거리 도플러(Range Doppler: RD) 기법, 그리고 3) 주요 산란원 기법(Prominent Point Proccessing: PPP) 수행 후의 RD 기법들이 있다. 본 논문에서 수행된 성능 비교 결과는 향후 실제 해상 이동 표적의 ISAR 영상 생성을 위한 기반 기술 확보 및 기본 프레임워크(frame work) 구축을 위한 지표를 제공한다는데 그 의의가 있다.
이 논문에서는 MP(Matrix Pencil) 방법을 이용한 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상에 대한 실험적 연구결과를 기술하였다. 측정은 CR(Compact Range) RCS 측정시설을 이용하였으며 두 가지 종류의 표적이 사용되었다. 첫 번째 표적은 MP의 성능을 확인하기 위하여 길이가 짧고 반경이 작은 원통형 표적이고 두 번째 표적은 실제 비행기 형상과 같이 복잡한 구조를 가진 무인항공기 모형이다. ISAR 영상을 얻기 위하여 MP와 FFT(Fast Fouier Transform)를 이용하였으며 실험결과를 비교해 보면 MP 방법을 사용하는 것이 기존의 FFT를 사용하는 것보다 더 좋은 영상을 얻을 수 있다는 것을 입증하였다.
ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적에 대한 RCS(Radar Cross Section)를 2차원 공간에 표현하며, 표적구분에 이용될 수 있다. 2차원 IFFT(Inverse fast Fourier Transform)를 이용하여 쉽고 빠르게 ISAR 영상을 만들 수 있다. 하지만 IFFT를 이용하여 만든 ISAR 영상은 측정된 주파수 대역 폭과 각도 영역이 작아질 경우 해상도가 떨어지게 된다. 이를 해결하기 위해 AR(Auto Regressive), MUSIC(Multiple SIgnal Classification), Modified MUSIC과 같은 고해상도 스펙트럼 예측 기법을 이용하여 주파수 대역 폭과 각도 영역이 작아도 높은 해상도의 ISAR 영상을 만들 수 있다. 본 논문에서는 IFFT, AR, MUSIC, Modified MUSIC 기법을 적용하여 만든 ISAR 영상을 이용하여 표적 구분에 이용하고, 표적 구분에 적절한 ISAR 영상을 얻기 위한 고해상도 기법을 연구한다. 그리고 표적 구분 결과를 보여준다.
본 논문에서는 다중입력-다중출력(multiple-input, multiple-output: MIMO) 간섭계(interferometric) 레이다 네트워크 시스템을 기반한 MIMO 간섭계 역합성 개구면 레이다(inverse synthetic aparture radar: InISAR) 영상 형성기법에 관해 연구하였다. MIMO 간섭계 레이다 네트워크 시스템 내에서는 여러 바이스태틱 InISAR 영상들이 형성되며, 이들을 인코히리언트(incoherent)하게 합성함으로써 MIMO InISAR 영상을 형성할 수 있다. 여기서, 바이스태틱 InISAR 영상은 바이스태틱 기하구조 내에서의 표적에 대한 산란분포를 3차원의 형태로 도시한다. 상기 MIMO InISAR 영상에서는 다중 각도에서의 바이스태틱 산란 현상을 3차원의 형태로 도시하기 때문에, 표적의 다양한 산란 정보를 제공함과 더불어, 표적 식별 시 유용한 특징 벡터(feature vector)로써 활용될 수 있다. 시뮬레이션을 통해, 제안된 MIMO InISAR 영상 형성 기법을 이용함으로써 표적에 대한 다중각도에서의 바이스태틱 산란분포가 3차원의 형태로 도시되는 것을 확인할 수 있다.
역 합성 개구면 레이더(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 레이더를 이용해 전자기파를 방사하여 표적에 맞고 다시 되돌아오는 신호를 이용하여 형성할 수 있으며, 표적의 유무 판별과 식별을 위해 사용하는 보편적인 수단중 하나이다. 본 논문에서는 계단 첩 파형(Stepped Chrip Waveform: SCW)의 주파수 영역에서의 합성과 서브-샘플링(sub-sampling) 방법을 이용하여 초점이 맞는 고해상도의 ISAR 영상을 형성하는 방법을 소개한다. 기존의 계단 주파수 파형(stepped freuqnecy waveform)을 이용하는 방법은 낮은 펄스 반복 주기로 인하여 비모호 거리(unambiguous range)가 짧아 고스트(ghost) 현상이 발생하는 문제점이 발생하지만, 이는 SCW를 이용한 ISAR 영상 형성 방법을 통해 해결할 수 있다. 본 논문에서는 산란점들로 구성된 보잉-737 표적이 속도와 가속도를 가지고 움직인다고 가정한 후 제안한 방법으로 고해상도의 ISAR 영상을 형성하였다.
본 논문에서는 표적의 관측각도 변화율이 일정하지 않은 표적의 회전운동 성분의 결과로 인한, 역합성 개구면 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상의 초점 저하 현상을 해결하는 회전운동보상(Rotational Motion Compensation: RMC) 기법을 제안한다. 먼저, 하나의 산란원이 존재하는 레인지 빈(range bin)을 선택한다. 다음으로, 퓨리에 변환(Fourier Transform: FT)과 다항식-위상 변환(Polynomial-Phase Transform: PPT)를 활용하여, 선택된 레인지 빈에 대한 위상함수를 추정한다. 마지막으로, 관측 각도의 변화율을 일정하게 하는 새로운 시간 변수를 정의한 후, 보간법(interpolation)을 통해 새롭게 정의된 시간변수에 대한 레이다 신호를 획득한다. 이에 대한 결과로, 관측 각도의 변화율을 일정하지 않게 하는 표적의 회전운동 성분을 제거함으로써, 초점이 맞는 ISAR 영상을 획득할 수 있다. 전함(battleship) 모델을 사용한 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 RMC 기법의 효용성을 검증하였다.
본 논문은 선형 주파수 변조-주파수 편이(Linear Frequency Modulation-Frequency Shift Keying: LFM-FSK) 신호와 위상비교 모노펄스 방식을 사용하는 후방 감시 차량용 레이다의 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상 형성 기법에 관하여 제시한다. 두 개의 계단 주파수(stepped frequency) 신호를 순차적으로 연결한 LFM-FSK 신호를 이용하여 후방 관측을 통해 차량에 대한 ISAR 영상을 형성할 수 있다. 그러나 운전자 후방에 위치한 차량을 관측하여 ISAR 영상을 형성할 경우, 레이다 관측 각도(radar's aspect angle)의 변화율이 일정하지 않기 때문에 ISAR 영상이 흐려진다. 이를 해결하기 위해 위상비교 모노펄스 방식으로 추정한 각도 정보와 각도-주파수 영역(domain)에서의 레이다 수신데이터를 사용하여 각 주파수에서 각도별로 1차원 라그랑주 보간법(Lagrange interpolation)을 수행한다. 이를 통해 관측 각도 변화율이 일정한 각도-주파수 데이터를 획득할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제시된 기법을 적용하여 초점이 맞는 ISAR 영상이 형성됨을 보여준다.
비선형적으로 회전하는 표적의 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상을 형성하기 위해서는 표적의 수신 신호에 적절한 회전운동 보상기법을 수행해 주어야 한다. 대표적인 회전운동 보상기법인 prominent point processing(PPP)은 산란점의 위상정보를 이용하여 비선형 회전성분을 선형화하는 기법이다. 본 논문에서는 integrated cubic phase function(ICPF)을 이용하여 산란점의 위상정보를 추정한 다음 PPP를 수행하여 ISAR 영상을 형성하는 방법을 제안한다. ICPF는 다수의 산란점으로부터 중첩된 신호가 수신되었을 때 1차원 영역(domain)의 최댓값을 찾는 작업을 수행함으로써 산란점의 위상정보를 추정할 수 있다. 시뮬레이션 결과 ICPF를 이용한 산란점 위상정보 추정 후 PPP를 수행함으로써 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 실시간으로 높은 품질의 ISAR 영상을 획득하였다.
본 논문은 송신 레이더와 수신 레이더의 위치가 서로 다른 바이스태틱 기하 구조에서의 ISAR(Inverse Synthetic Apeture Radar) 영상 생성 기법에 대해 연구하였다. 모노스태틱 ISAR는 레이더의 LOS(Line of Sight) 방향으로 진행하는 표적에 대해 LOS의 수직 방향으로 충분한 해상도를 얻기 힘들고, 스텔스 표적의 탐지에도 적합하지 않다. 바이스태틱 ISAR는 이러한 모노스태틱 ISAR의 단점을 해결할 수 있다. 바이스태틱 기하 구조와 신호 모델링, 바이스태틱 도플러 등의 바이스태틱 ISAR 영상을 얻기 위한 과정을 소개하였다. 시뮬레이션을 통해 표적의 이동 시나리오에 따른 모노스태틱 ISAR 영상과 바이스태틱 ISAR 영상을 생성 후 각 시나리오마다 영상의 차이를 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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