본 논문에서는 1차원 레이더 특성(signature)인 고해상도 거리 측면도(HRRP)와 2차원 레이더 특성인 ISAR 영상을 형성하기 위하여 CS(Compressive Sensing) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 sparse 복원(sparse recovery) 알고리즘을 소개하고자 한다. 만약, 관측된 RCS(Radar Cross Section) 데이터 샘플에서 데이터 손실이 발생할 경우, 기존의 discrete Fourier transform(DFT) 방식으로는 올바른 고해상도의 레이더 특성들을 얻을 수 없다. 하지만, 데이터 손실이 존재하더라도 상기 sparse 복원 알고리즘을 적용하면 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있고, 원래 광대역의 RCS 데이터를 이용한 레이더 특성과 동등하게 고해상도를 유지할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 보여준 결과에서와 같이 원하지 않는 간섭신호나 전파 교란 신호에 의해 데이터 손실이 발생한 RCS 데이터를 수집하더라도, sparse 복원 알고리즘을 이용하면 기존 DFT 방식과 달리 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있음을 관찰할 수 있었다.
바이스태틱 역합성 개구 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 표적에 대한 2차원 산란분포를 나타내고, 이는 바이스태틱 표적식별에 이용될 수 있다. 하지만 바이스태틱 ISAR 영상은 바이스태틱 기하구조에 따라 그 산란 메커니즘이 다양하게 변화하고, 고유의 왜곡 때문에 표적의 정확한 거리-도플러 정보를 나타낼 수 없다. 따라서 이를 이용한 표적식별에서 효율적인 훈련 DB 구축은 핵심사항이 된다. 최근 모노스태틱 표적식별에서 효율적인 성능을 보였던 비행 시나리오 기반 훈련 데이터베이스(database: DB) 구축 기법을 바이스태틱 고해상도 거리측면도(High Resolution Range Profile: HRRP) 표적식별에 적용하여 바이스태틱 기하구조 내 효율적인 훈련 DB를 구축하는 연구가 수행되었고, 상기 연구는 레이다와 표적 사이의 거리가 충분히 먼 경우, 적은 양의 훈련 DB로도 높은 표적식별 성능을 획득할 수 있음을 보여주었다. 따라서 본 논문에서는 비행 시나리오 기반 훈련 DB 구축 기법을 바이스태틱 ISAR 영상 표적식별에 적용한 후, 그 성능과 효율성을 분석한다.
Although radar target signatures(RTS), such as range profiles have played an important role for target recognition in the X-band radar, they would be less effective when a target is designed to have low radar cross section(RCS). Recently, a number of research groups have conducted the studies on the RTS in the VHF-band where such targets can be better detected than in the X-band. However, there is a lack of work carried out on the mathematical description of the VHF-band RTS. In this paper, chirplet decomposition is employed for modeling of the VHF-band RTS and its performance is compared with that of existing scattering center model generally used for the X-band. In addition, the discriminative signal analysis is performed by chirplet parameterization of range profiles from in an ISAR image. Because the chirplet decomposition takes long computation time, its fast form is further proposed for enhanced practicality.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상과 수치지형표고모형(DEM: Digital Elevation Model)을 이용하여 3차원 입체영상지도를 만드는 과정이 소개된다. 영상좌표와 DEM의 지리적 좌표 계를 이어주기 위해서는 그 연결고리로써 위성의 궤도결정과 자세결정의 방법을 이용하여 영상신호 취득 기하를 정밀하게 모형 화하는 작업이 요구된다. 이를 위해 사례연구 대상으로 삼은 RADARSAT의 궤도결정과 자세결정을 수행하였다. 궤도결정을 위해서는 영상신호 취득 시 관측된 영도 플러(zero Doppler) 경사거리를 이용하며, 자세결정을 위해서는 도플러 중심주파수(Doppler centriod)를 이용한다. 엄밀한 영상신호 취득기하를 확립함으로써 위성중심의 정밀한 영상 자리 매김 과정이 소개된다. 기존의 영상자리 매김이 순방향(영상좌표 계에서 지리적 좌표 계)으로 이루어진 것과는 반대로 영상 내에 지형 보정을 동시에 실시하기 위해서 DEM을 이용하여 역 방향(지리적 좌표 계에서 영상좌표 계)으로 수행하였다. 위성과 지상목표물간의 운동은 지구중심 관성좌표 계에서 기술된다.
There are increasing demands to provide early warning against intruding drones and cope with potential threats. Commercial anti-drone systems are mostly based on simple target detection by radar reflections. In real scenario, however, it becomes essential to obtain drone radar signatures so that hostile targets are recognized in advance. We present experimental test results that micro-Doppler radar signature delivers partial information on multi-rotor platforms and exhibits limited performance in drone recognition and classification. Afterward, we attempt to generate high resolution profile of flying drone targets. To this purpose, wide bands radar signals are employed to carry out inverse synthetic aperture radar(ISAR) imaging against moving drones. Following theoretical analysis, experimental field tests are carried out to acquire real target signals. Our preliminary tests demonstrate that high resolution ISAR imaging provides effective measures to detect and classify multiple drone targets in air.
Through matched filtering synthetic aperture radar (SAR) produces high-resolution imagery from data collected by a relative small antenna. While the impulse response obtained by the matched filter approach produces the best achievable signal-to-noise ratio, large sidelobes must be reduced to obtain higher-resolution SAR images. So, many enhancement methods of SAR imagery have been proposed. As a deconvolution method, the phase-extension inverse filtering is based on the characteristics of the matched filtering used in SAR imaging. It improves spatial resolution as well as effectively suppresses the sidelobes with low computational complexity. In the phase-extension inverse filtering, the impulse response is obtained from simulation with a point target. But in a real SAR environment, for example ERS-1, the impulse response is distorted by many non-ideal factors. So, in the phase-extension inverse filtering for a real SAR processing, the magnitudes of the frequency transfer function have to be compensated to produce more desirable results. In this paper, an estimation method to obtain a more accurate impulse response from a real SAR image is studied. And a compensation scheme to produce better performance of the phase-extension inverse filtering is also introduced.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.5103-5115
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2015
In radar imaging, a target is usually consisted of a few strong scatterers which are sparsely distributed. In this paper, an improved sparse signal recovery algorithm based on smoothed l0 (SL0) norm method is proposed to achieve high resolution ISAR imaging with limited pulse numbers. Firstly, one new smoothed function is proposed to approximate the l0 norm to measure the sparsity. Then a single loop step is used instead of two loop layers in SL0 method which increases the searching density of variable parameter to ensure the recovery accuracy without increasing computation amount, the cost function is undated in every loop for the next loop until the termination is satisfied. Finally, the new set of solution is projected into the feasible set. Simulation results show that the proposed algorithm is superior to the several popular methods both in terms of the reconstruction performance and computation time. Real data ISAR imaging obtained by the proposed algorithm is competitive to several other methods.
원격탐사 관련 핵심기술은 최근에 국방, 의료영상, 환경, 지질 등과 같은 광범위한 분야에서 활용범위를 확대하고 있다. 1cm ~ 수십 cm 파장의 파를 관측하는 마이크로파 원격탐사 기술은 반사 적외선 원격탐사나 열 적외선 원격탐사 기술에 비해 날씨조건과 밤낮에 관계없이 탐사를 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 마이크로파 영상레이다인 합성 개구 레이다를 이용한 영상화 방식은 응용목적에 따라 stripmap 방식, spotlight 방식, 그리고 inverse 방식으로 구분된다. 본 논문에서는 inverse 방식으로 지상에 고정된 레이다가 비행하는 항공체를 영상화하는 기법에 대해서 기술하였다. 비행 항공체의 영상화 기법은 자동 펴적인식 시스템 구축시 중요한 기술단계이며, 최근 이 분야에 대해 활발히 연구되고 있다. 비행 항공체를 영상화하기 위해 제안된 3가지 방식인 퓨리에 처리 기법, 시간-n 주파수 처리 기법, 그리고 투시로부터 복원 기법을 소개한 후, 각 방식의 장단점을 분석하였다.
제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유 정보인 날개 수를 제공하기 때문에 HRRP(High-Range Resolution Profile), ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)와 함께 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. 제트 엔진의 날개 수를 얻기 위해서는 날개 수에 비례하는 chopping 주파수를 추출하는 것이 중요하다. 기존의 chopping 주파수 추출 방법은 초기 문턱값(threshold)를 정의하고, 이를 줄여가며, chopping peak를 탐지하는 방법을 사용한다. 하지만 이러한 탐지 방법은 반복적 찾음에 따라 신호에 따라 시간이 많이 소요되는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 MUSIC(MUltiple SIgnal Classification) 알고리즘을 이용하여 chopping 주파수를 추출하는 것을 제안한다. 주어진 JEM 신호에 MUSIC 알고리즘을 적용하여 chopping 주파수를 찾아 날개 수 후보군을 정하고, 후보군들의 점수를 위한 다른 chopping 주파수 추출에도 MUSIC 알고리즘을 적용하도록 한다. 반복적으로 찾는 기존의 탐지 알고리즘과 달리, 한번에 찾아내기 때문에 정확한 chopping 주파수를 찾을 뿐만 아니라, 계산 시간도 줄일 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 시간-주파수 변환에 요동보상을 적용한 UWB 레이다 Bistatic ISAR (Bistatic Inverse Synthetic Aperture Radar: B-ISAR) 이미징에 적용하여 레이다 이미징의 선명도와 품질을 개선하였다. UWB 레이다를 사용하여 제안하는 시간-주파수 알고리즘을 검증하였으며, 이를 위하여 B-ISAR 알고리즘 절차, 시간-주파수 변환과 요동보상 개선 등 필요한 이론적 근거를 제시하였다. B-ISAR 이미징 알고리즘으로 이미지를 생성하였으며, UWB 바이스테틱 ISAR 이미징 생성시 요동보상을 적용한 시간-주파수 변환 기법인 STFT(Short-Time Fourier Transform), GWT(Gabor Wavelet Transform), WVD(Wigner-Ville distribution) 방식을 차례대로 구현하였다. 그리고 STFT, GWT와 WVD 알고리즘을 이용하여 B-ISAR 이미징 알고리즘의 성능을 비교하였으며, 그 결과 WVD가 다른 방식들에 비하여 영상이 선명하고, 퍼짐 현상이 줄어듦을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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