77 GHz frequency modulation continuous wave radar를 이용한 W-band synthetic aperture radar (SAR) system에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고해상도의 W-band SAR 영상을 복원하기 위해서는 스테레오 카메라 또는 라이다(LiDAR)에서 획득한 point cloud를 6 degrees of freedom (DOF)의 방향에서 변환하여 SAR 영상 신호처리에 적용하는 것이 필요하다. 하지만 서로 다른 센서로부터 획득한 영상의 기하구조가 달라 정합하는데 어려움을 가진다. 본 연구에서 SAR 영상의 엔트로피(entropy)에 따른 경사 하강법을 이용하여 point cloud의 6 DOF를 구하고 최적의 depth map을 추출하는 기법을 제시한다. 구축한 W-band SAR system으로 주요 도로 환경 객체인 나무를 복원하는 실험을 수행하였다. 엔트로피에 따른 경사 하강법을 이용하여 복원한 SAR 영상이 기존의 레이더 좌표에서 복원한 SAR 영상보다 mean square error는 53.2828 감소했고, structural similarity index는 0.5529 증가한 것을 보였다.
고해상도 영상 획득을 위해 데이터량과 처리시간에 대한 이점으로 인해 deramping 기법을 많이 적용한다. 그러나 ADC를 통해 디지털 신호로 변환하는 과정에서 시스템 구동 신호에 의한 원하지 않는 잡음 톤(spurious signal, noise-tone)이 들어올 수 있다. 이 경우, 영상에 직접적이고 심각한 품질 저하가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 deramped SAR에서 발생 가능한 잡음 톤에 대한 특성 분석을 통해 불필요한 신호를 적절히 선택하고 또한, 신호 특성을 반영하여 원시데이터 상에서 잡음 신호를 효과적으로 제거해야 한다. 본 논문에서는 잡음 톤에 대한 원인 및 특성 분석을 바탕으로 원시데이터 상에서 잡음 톤을 효율적으로 제거하는 방법을 제안하였다.
전파 고도계는 비행체의 직하방으로 펄스를 발사하고 펄스의 왕복 도달 시간을 거리로 환산하여 고도를 탐지하는 시스템으로써, 이착륙하는 항공기가 지면에 충돌하는 것을 방지함은 물론, 위성에 탑재되어 전 지구 해수면의 고도를 수 mm의 정밀도로 관측하기도 한다. 그러나 전파 고도계는 넓은 swath 내의 모든 데이터를 취득하여 이의 평균치로 고도를 측정하기 때문에 해수면과 같이 편평한 지역에서는 정밀 고도 추출이 가능하지만, 지면과 같이 변화가 심한 지형에서의 고도 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 이러한 한계를 개선하기 위하여 본 연구에서는 지표면의 고도뿐만 아니라 3차원 위치 좌표까지 효과적으로 추출할 수 있는 간섭계 레이더 고도계 (Interferometric Radar Altimeter, IRA) 신호처리 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 세 개의 센서를 이용한 레이더 간섭기법 (Synthetic Aperture Radar Interferometry, InSAR)을 통하여 비행체로부터 최근거리에 위치하고 있는 타겟의 3차원 지상 좌표를 정밀하게 추출하는 신호처리 기법이다. 본 연구에서는 제안된 신호처리 기법의 정밀도를 분석하기 위하여 약 3,500여 개의 포인트 타겟을 설정하고, RAW 데이터 시뮬레이션 및 70회의 정밀 좌표 추출 시뮬레이션을 수행하였다. 추출된 좌표와 포인트 타겟 간 오차의 평균과 표준편차, Root mean square errors (RMSEs)를 계산하였고, 이러한 결과로부터 IRA 처리 기법의 좌표 추출 정밀도를 분석하였다. 관측 결과 오차의 평균은 x, y, z 방향으로 각각 -0.40 m, -0.02 m, 4.22 m 이며, 오차의 표준편차는 3.40 m, 0.30 m, 4.60 m, RMSE는 각각 3.40 m, 0.30 m, 6.20 m 로 나타났다. y축 방향으로의 오차는 다른 방향에 비해 매우 작았으며, 이는 간섭기법의 정밀도가 높기 때문이다. 이러한 결과는 고도만을 파악할 수 있었던 기존 전파 고도계의 한계를 넘어 제안된 IRA 처리 기법으로 정밀하게 지표면의 3차원 위치를 추출할 수 있음을 지시한다.
본 논문에서는 최소의 하드웨어 요구사항으로 위성탑재용 고해상도 SAR의 광 대역 신호 생성 및 처리를 위한 스티칭(Chirp Stitching) 알고리듬과 이의 구현에 적합한 송.수신 부를 제안한다. 송신 부는 두 개의 협 대역 신호를 발생한 후 스티칭 기법을 사용, 협 대역보다 두 배의 주파수 대역폭을 갖는 광 대역 신호를 생성하며 수신부는 광 대역 신호 처리에 요구되는 데이터 고속처리의 어려움을 해결하기 위하여 송신 부에서 이루어진 방법을 역으로 처리하는 방법, 즉 광 대역 신호를 두 개의 협 대역 신호로 분리하여 저속으로 데이터를 처리하는 세그멘테이션 방법을 적용한다. 시뮬레이션을 통하여 100 MHz의 대역폭을 갖는 신호를 생성, 처리하였고 성능을 평가함으로써 제안된 스티칭 알고리듬 및 송.수신부의 타당성을 입증하였다.부의 타당성을 입증하였다.
초음파 영상은 의료진단을 위한 영상기기 중 가장 널리 쓰이고 있는 방법으로 전자공학에 있어서 DSP 및 VLSI 분야의 기술발전에 힘입어 보다 효율적이고 복잡한 기법들의 적용이 가능하여져 90년대에 이르러 시스템의 성능이 매우 빠르게 발달되었다. 본 논문은 의료진단용 초음파 영상장치에서 사용되는 주요 디지털 신호처리 기법과 시스템 구현 기술에 대하여 기술하였다. 구체적으로는 일반적인 초음파 영상장치의 구조 및 신호처리 기법을 소개하고, 90년대에 개발된 디지털 초음파 영상장치의 기술적인 내용을 그 기술 동향과 전망과 함께 다루었다. 특히 초음파 영상의 화질을 결정하는 가장 중요한 요소인 해상도를 증대하기 위한 모든 초음파 집속 기법을 표현할 수 있는 통합 합성 구경 모형을 제시하고, 이론적인 해석을 통하여 초음파 영상을 위한 어레이 신호처리 기법들을 구분하고 각 방법들에 대한 특성을 조사하였나. 본 논문에서 소개된 신호처리 기법들은 초음파를 이용한 비파괴 검사 분야에 유용하게 적용될 수 있는 것 들이다.
SAR(Synthetic Aperture Radar)는 radio wave를 이용하여 영상 정보를 얻는 Radar이다. Platform이 radio wave를 방사하여, 대상 물체에서 되돌아오는 후방 산란파 (Back-scattering) 신호를 거리에 따라 2차원 영상(SAR image)으로 기록하여 지형도를 작성한다. 본 논문에서는 SAR image 복구를 위해 SAR image processing에서 다양한 window를 적용하는 시뮬레이션을 통하여 window의 적용 효과를 연구하였으며, 그 결과 신호의 SNR 측면에서는 Flattop window가 가장 좋은 성능 향상을 보여 주는 것을 확인하였다.
비행기나 인공위성에 탑재된 SAR (Synthetic Aperture Radar) 레이더 또는 적외선 센서(FLIR)로 촬영한 데이터는 제한된 전송채널을 통해 신속히 전송하기 위해 데이터 압축을 필요로 하게된다. 이때 가능한 높은 압축율을 얻으면서 동시에 높은 목표물 탐지 능력을 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 서브밴드 코딩(subband coding) 과 벡터 양자화(VQ)를 이용하여 압축 알고리듬을 목표물 탐지의 예측기(predictor) 및 분류기(classifier)로 적용시킴으로써 목표물의 탐지능력을 유지하면서 효과적으로 압축할 수 있는 자동탐색기능 압축시스템(Joint ATR-compression System)을 제안하였으며 제안된 알고리듬을 사용한 경우의 시뮬레이션 결과는 200:1 이상의 높은 압축율에 대해서 비교적 높은 목표물 탐지 능력을 유지하고 있음을 나타내었다.
일본 문부과학성의 연구 지원하에 지뢰 탐지를 위한 GPR 시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다. 2005 년도까지 두 종류의 새로운 지뢰탈지 GPR 시스템 원형의 개발을 완성하였으며 이를 ALIS (Advanced Landmine Imaging System)와 SAR-GPR (Synthetic Aperture Radar-Ground Penetrating Radar)이라고 명명하였다. ALIS는 금속탐지기와 GPR을 결합한 새로운 형태의 휴대용 지뢰탐지 시스템이다. 센서의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 장착하여 센서에 감지된 신호를 실시간으로 영상화할 수 있도록 하였으며, 센서 위치의 추적은 센서의 손잡이에 장착한 CCD 카메라만을 이용하여 가능하도록 고안하였다. 그리고 GPR과 금속탐지기 신호를 CCD 카메라에 포착된 영상에 중첩하여 동시에 영상화하도록 설계하였기 때문에 매설된 탐지 목적물을 용이하게 그리고 신뢰할 만한 수준으로 탐지하고 구별할 수 있다. 2004년 12월에 아프가니스탄에서 ALIS의 현장 검증 실험을 수행하였으며, 이를 통해 이 연구에서 개발한 시스템을 이용하여 매설된 대인지뢰를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 대인지뢰와 금속 파편의 구분 또한 가능함을 보였다. SAR-GPR은 이동 로보트에 장착한 지뢰탐지 시스템으로 GPR과 금속탐지기 센서로 구성된다. 다수의 송, 수신 안테나로 구성된 안테나 배열을 채택하여 개선된 신호처리 기법의 적용을 가능하며, 이를 통해 좀 더 나은 지하 영상의 획득이 가능하다. SAR-GPR에 합성개구 레이다 알고리듬을 채용함으로써 원하지 않는 클러터(clutter)신호를 억제하고 불균질도가 높은 매질 내부에 매설된 목적물을 영상화할 수 있다. SAR-GPR은 새로이 개발한 휴대용 벡터 네트워크 분석기를 이용한 스텝 주파수 레이다 시스템(stepped frequency radar system)으로 6 개의 Vivaldi 안테나와 3 개의 벡터 네트워크 분석기로 구성된다. SAR-GPR의 크기는 $30cm{\times}30cm{\times}30cm$, 중량은 17 kg 정도이며 소형 무인 차량의 로보트 팔에 장착된다. 이 시스템의 현장 적용 실험은 2005 년 3 월 일본에서 성공적으로 실시된 바 있다.
최근 선형 주파수 변조-주파수 편이(Linear Frequency Modulation-Frequency Shift Keying: LFM-FSK) 신호를 사용한 후방 감시용 차량용 레이더 신호 처리 기법이 고안 되었다. 두 개의 계단 주파수(stepped frequency)신호를 순차적으로 연결한 LFM-FSK 신호의 특성을 이용 할 경우 후방 관측을 통해 차량에 대한 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상을 형성할 수 있다. 이 때 관측 차량에 대한 ISAR 영상의 형성 시 펄스 간 위상 오차(inter-pulse phase error)로 인해 영상의 초점이 흐려지게 된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 particle swarm optimization(PSO)를 활용한 high resolution range profile(HRRP)의 엔트로피(entropy) 최소화를 통해 펄스 간 위상 오차의 보상을 시행하였다. 여기서 LFM-FSK 신호를 이용하여 추정 한 관측 차량의 상대속도는 비용함수의 탐색구간(searching space)을 적절히 설정하는데 도움을 준다. 시뮬레이션 결과는 제시 된 기법을 적용하여 펄스 간 위상오차의 보상을 수행함으로써 초점이 맞는 ISAR 영상이 형성됨을 보여준다.
역합성 개구면 레이더(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 표적으로부터 반사되어 돌아온 레이더 수신신호들을 코히런트하게 신호처리하여 형성한 표적의 2차원 영상이다. 본 논문에서는 계단 첩 파형(Stepped Chirp Waveform: SCW)을 이용한 ISAR 영상 형성과정에서 펄스 간 움직임(Inter-Pulse Motion: IPM)이 존재하는 경우, 이를 효과적으로 보상하기 위한 알고리즘을 제안한다. 널리 쓰이는 최적화 기법 중 하나인 particle swarm optimization(PSO)를 기반으로 IPM에 관련된 표적의 속도와 가속도를 추정한다. 또한, 개선된 PSO를 통해 기존의 성능을 더욱 향상시켜 실시간 요동보상을 수행한다. 시뮬레이션에서는 Boeing-737의 점 산란원 모델을 이용한 기동 시나리오에서 제안된 알고리즘의 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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