• 한국전자파학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1063-1069
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• 2011

레이더 영상이나 광학 영상, 적외선 영상 등을 이용하여 표적을 식별하는 기술을 NCTR(Non-Cooperative Target Recognition) 또는 ATR(Automatic Target Recognition)이라 한다. 그 중에서 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 자동으로 지상 표적을 식별하는 것을 SAR ATR이라고 한다. 일반적으로 SAR ATR은 탐지, 변별 및 식별 단계로 구성된다. 본 논문에서는 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상 식별을 위해 개발된 극사상식별기(polar mapping classifier)를 수정하여 SAR 표적 식별에 이용하였으며, 전처리 과정을 통해 클러터 화소의 영향을 줄이고 표적의 그림자 화소들 표적 식별에 이용하여 식별 성능을 향상시켰다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.21-31
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• 2020

비협조적 표적식별(NCTR, Non-Cooperative Target Recognition)은 전자정보 등 다른 체계의 지원 없이 레이다 자체적으로 표적을 식별하는 기능을 말한다. 이를 구현하기 위한 대표적인 방법 중 하나인 역합성개구레이다(ISAR) 영상은 표적의 기동 및 위치에 따라 크게 변하기 때문에 기종을 판단할 수 있는 데이터베이스 없이 이를 자동으로 식별하기란 매우 어렵다. 본 연구에서는 실측 영상이 부족한 상황에서도 ISAR 영상 시뮬레이션 및 딥러닝 기법을 활용한 식별 데이터베이스 구축방안에 대해 논한다. 다양한 레이다 운용 환경에 따라 변화하는 ISAR 영상을 모사하기 위해 '완전 산란체', '결손 산란체', 'JEM 잡음'으로 명명한 영상 형성 과정을 거쳐 이를 학습하는 모델을 제안한다. 이 모델의 학습 결과를 통해 유사한 형상의 시뮬레이션 영상은 물론 처음 입력된 실측 ISAR 영상도 식별할 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.717-722
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• 2007

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.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.566-573
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• 2013

ISAR(Inverse SAR) 영상은 비협조 표적 인식에서 널리 사용되어 왔다. ISAR 영상 획득에 있어 가장 중요한 문제 중 하나는 표적의 움직임에 의해 흐려진 영상의 품질을 개선하는 것이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 고품질의 표적 ISAR 영상을 효율적으로 획득하기 위한 방법으로서, oversampling 형태를 갖는 Discrete Gabor Representation(DGR)기법을 제안한다. DGR은 주어진 Gabor logon에 해당하는 시간-주파수 격자의 cell에, 신호의 시간-주파수 성분을 나타내는 Gabor 계수를 구획적으로 할당한다. 따라서 DGR은 우수한 신호의 시간-주파수 집중도를 보여주며, 산란점으로부터의 도플러 성분을 효과적으로 판별할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 DGR이 고품질의 ISAR 영상을 획득할 수 있을 뿐 아니라, 계산상의 효율성도 가짐을 입증하였다.