고해상도 레이다 영상은 탑재체 및 플랫폼 등 시스템 설계 변수에 비교적 민감할 수 있다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 기반의 2차원 SAR 영상 형성 및 영상 품질 분석을 위한 시뮬레이터를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이터는 유연성과 확장성을 고려하여 주요 모듈로 구성하고 Matlab코드를 이용하여 GUI 기반으로 구성하였다. 주요 기능은 SAR 시스템 설계 파라미터를 이용하여 SAR 신호를 생성할 수 있으며, RDA(Range-Doppler Algorithm)을 이용하여 영상을 형성하고 SAR시스템 파라미터가 영상의 질에 미치는 영향을 다양하게 분석할 수 있다. 특히, 본 시뮬레이터는 시스템 환경에 따라 파라미터 설정을 용이하게 할 수 있으므로 항공기 및 위성 탑재체 등의 SAR 시스템 설계와 SAR 영상 품질 분석에 효과적으로 활용할 수 있다.
합성 개구면 레이다(SAR: synthetic aperture radar)는 날씨 및 주/야간에 관계없이 고해상도의 영상을 형성할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 영상 형상 및 품질 평가, 분석을 위한 Spotlight SAR 시뮬레이터를 제안한다. SAR 영상 품질의 예측은 초기 개념 설계 단계부터 최종적인 비행 검증 및 보정 단계에 걸쳐 필수적이다. 제안된 SAR 시뮬레이터는 시스템 설계 변수들에 기반을 두고 있어 전체 시스템 개발과정에서 SAR 영상의 품질을 예측 분석할 수 있다. 이를 위해 영상 획득 기하구조와 다양한 SAR 시스템 설계변수들을 고려하여 이상적인 점표적에 대한 시뮬레이션 원시 데이터를 생성하고 Spotlight 영상 형성 알고리듬을 구현함으로서 점표적 응답특성을 추정한다. 마지막으로 공간 해상도, 최대 부엽 수준, 누적 부엽 수준 등의 주요 품질변수들을 중심으로 생성된 원시 데이터의 영상 품질을 분석한다.
The on-board processor of satellite synthetic aperture radar(SAR) generates transmission signal by digital signal processing, converts it into an analog signal. At this time, the transmission signal generated from the baseband requires the frequency modulation to convert it to the high-frequency band in order to improve the stability. General frequency modulation method using local oscillator(LO) causes IQ imbalance due to phase error/magnitude error and these error reduce performance of SAR. To generate transmission signal without phase/magnitude error, this paper suggests design method of the frequency modulation method using digital to analog converter(DAC) at on-board SAR. For design, this paper analyzes the characteristic of DAC mode and uses pre-compensation filter. To analyze the proposed method performance, performance index are compared with IQ imbalance signals. This method is suitable for on-board SAR using fast sampling DAC and has the advantage of being able to solve IQ imbalances.
Ground subsidence in urban areas is mainly caused by anthropogenic factors such as excessive groundwater extraction and underground infrastructure development in the subsurface composed of soft materials. Global Navigation Satellite System data with high temporal resolution have been widely used to measure surface displacements accurately. However, these point-based terrestrial measurements with the low spatial resolution are somewhat limited in observing two-dimensional continuous surface displacements over large areas. The synthetic aperture radar interferometry (InSAR) technique can construct relatively high spatial resolution surface displacement information with accuracy ranging from millimeters to centimeters. Although constellation operations of SAR satellites have improved the revisit cycle, the temporal resolution of space-based observations is still low compared to in-situ observations. In this study, we evaluate the extraction of a time-series of surface displacement in Incheon Metropolitan City, South Korea, using the small baseline subset technique implemented using the commercial software, Gamma. For this purpose, 24 COSMO-SkyMed X-band SAR observations were collected from July 12, 2011, to August 27, 2012. The time-series surface displacement results were improved by reducing random phase noise, correcting residual phase due to satellite orbit errors, and mitigating nonlinear atmospheric phase artifacts. The perpendicular baseline of the collected COSMO-SkyMed SAR images was set to approximately 2-300 m. The surface displacement related to the ground subsidence was detected approximately 1 cm annually around a few Incheon Subway Line 2 route stations. The sufficient coherence indicates that the satellite orbit has been precisely managed for the interferometric processing.
Unlike optical equipment, SAR(Synthetic Aperture Radar) has the advantage of obtaining images in all weather, and object detection in SAR images is an important issue. Generally, deep learning-based object detection was mainly performed in real-valued network using only amplitude of SAR image. Since the SAR image is complex data consist of amplitude and phase data, a complex-valued network is required. In this paper, a complex-valued ResNet network is proposed. SAR image object detection was performed by combining the ROI transformer detector specialized for aerial image detection and the proposed complex-valued ResNet. It was confirmed that higher accuracy was obtained in complex-valued network than in existing real-valued network.
본 논문에서는 지상에 수신 레이다들이 배치된 바이스태틱(bistatic) 환경에서 SAR(synthetic aperture radar) 이미징(imaging) 기법을 적용하여 이동표적을 탐지 및 이미징할 수 있는 지대공 바이스태틱 레이다 시스템 및 이에 대한 구현 알고리즘을 제안한다. 제안 시스템이 기존 SAR 시스템과는 달리 수신 레이다들의 집합에 의해 안테나 개구면(aperture)을 합성하도록 하여 탐지 영역에 대한 조사(illumination)가 길 필요가 없으며, 또한 표적 영상 복원을 위해 평면파 근사화(planewave approxiamtion)에 기반한 SAR 폴라 포맷(polar format) 알고리즘을 적용함으로써 수신 레이다들이 공간상에서 균일하게 이격될 필요가 없음을 보인다. 인접 펄스 수신신호 처리를 통한 클러터 성분 제거 과정이 포함된 영상 복원 알고리즘을 유도하며, 시스템 구현과 관련된 영상 해상도 및 수신 레이다의 공간상 위치 불규칙성에 따른 보상 방법을 설명한다. 최종적으로 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 성능을 보인다.
최근 WRC-07에서 지구 탐사 업무용 위성 영상 레이다(SAR)의 해상도를 향상하기 위하여 국제 허용 주파수 대역폭을 500 MHz의 초광대역으로 확장하였다. 따라서 현재 동일한 주파수 대역에서 사용하거나 사용 예정인 지상 레이다에 직접적인 전파 간섭을 야기할 수 있을 것으로 우려하고 있다. 본 본문에서는 위성 영상 레이다로 부터 지상 레이다가 받을 수 있는 간섭 영향을 예측하기 위하여, 레이다 특성 파라미터 분석을 통한 레이다 전파 간섭 모델을 활용하고, 위성 SAR의 운용 특성을 고려한 간섭 모델을 이용하여 시간, 공간, 주파수 영역에서 지상 레이다의 간섭 영향을 분석하였다. 최근 발사되어 운용 중인 위성 영상 레이다인 TerraSAR-X 모델과 ITU-R에서 권고하는 지상의 기상 레이다 모델을 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 한반도 내에서 운용하는 지상 레이다가 받을 수 있는 간섭 영향을 분석하고 예측하였다.
본 논문에서는 고해상도 광역관측을 위한 위성 영상레이다(Synthetic Aperture Radar)의 시스템 주요 성능을 분석하였다. 배열 급전을 이용하는 반사판 안테나의 패턴을 활용하였으며, 기존의 광역관측 모드인 ScanSAR 모드와 SweepSAR 모드에 대해서 비교 분석하였다. SweepSAR 모드는 넓은 범위에 빔을 송신하고, SCORE(SCan On REceive)를 기반으로 순차적으로 빔포밍을 통해 반향신호를 수신하는 고해상도 광역관측 모드이다. 본 논문에서는 SweepSAR 모드로 동작하는 위성의 동작원리 및 특징을 분석하고, 시스템 성능 파라미터를 시뮬레이션 해석하였다. 또한, 영상의 활용도를 증대시키기 위해서 다중 주파수 대역(C-band, X-band)에 대하여 성능 분석을 수행하였다.
해양공간 이용 증가로 해양 공간을 활용하는 사람들간 갈등이 발생되며, 정부의 허가 및 규제로는 관리가 어려운 실정이다. 특히 양식장은 면허 제도로 운영되고 있는데, 지자체별로 관리하고 있어 정확한 실태 파악이 어렵다. 본 연구에서는 synthetic aperture radar (SAR) 영상을 이용하여 연안에 위치한 양식 어장을 모니터링하고 관리 방안에 대해 알아보고자 하였다. 연구에 활용된 자료는 Sentinel-1A 영상이며 시계열로 구성된 SAR 영상을 중첩하였다. 중첩 자료를 활용하면 양식 어장과 같은 작은 시설물에 대한 정보를 살리면서 노이즈만 제거할 수 있다. VH 편광 자료를 활용할 경우 연안에 위치한 양식 어장을 약 88%의 전체 정확도로 탐지할 수 있었다. 본 연구 결과를 활용한다면 계절별로 변하는 양식 품목에 맞춰 양식 어장을 모니터링 할 수 있을 뿐만 아니라 해양 공간 활용에 대한 관리 주기를 설정할 수 있을 것으로 판단된다.
Doyoung Lee;Duk-jin Kim;Hwisong Kim;Juyoung Song;Junwoo Kim
대한원격탐사학회지
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제40권2호
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pp.167-177
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2024
With advancements in satellite technology, interest in target detection and identification is increasing quantitatively and qualitatively. Synthetic Aperture Radar(SAR) images, which can be acquired regardless of weather conditions, have been applied to various areas combined with machine learning based detection algorithms. However, conventional studies primarily focused on the detection of stationary targets. In this study, we proposed a method to identify moving targets using an algorithm that integrates sub-aperture SAR images and cosine similarity calculations. Utilizing a transformer-based deep learning target detection model, we extracted the bounding box of each target, designated the area as a region of interest (ROI), estimated the similarity between sub-aperture SAR images, and determined movement based on a predefined similarity threshold. Through the proposed algorithm, the quantitative evaluation of target identification capability enhanced its accuracy compared to when training with the targets with two different classes. It signified the effectiveness of our approach in maintaining accuracy while reliably discerning whether a target is in motion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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