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시간-주파수 영역 해석법을 이용한 레이더 영상 품질 개선에 대한 연구
Improvement of Radar Images Using Time-Frequency Transform 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.21 no.1=no.152, 2010년, pp.14 - 19  

정상원 (삼성탈레스(주)) ,  김경태 (영남대학교 전자공학과)

초록
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본 논문에서는 흐려진 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상의 회전 오차를 보상하기 위해 시간-주파수 영역 해석법을 이용한 회전 이동 보상(rotational motion compensation) 알고리즘을 제시한다. 실제의 비행 환경에서는 표적의 회전이나 가속 등의 움직임으로 인하여 도플러 주파수 천이가 시간에 따라 변하게 되고, 이에 따라 회전 오차(motion error)가 발생한다. 본 알고리즘으로 도플러 주파수 영역 방향으로 흐려진 ISAR 영상을 개선한다. 시뮬레이션 결과, 기동하는 표적에 회전 오차가 있을 경우에 시간-주파수 영역 해석법은 흐려진 레이더 영상의 품질을 개선하는데 효율적임을 알 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, an efficient algorithm is developed to perform target rotational motion compensation to achieve the clear inverse synthetic aperture radar(ISAR) image. The algorithm is based on a time-frequency technique. This algorithm provides an efficient method to resolve the blurring image cause...

주제어

#ISAR   #Radar   #Rotational Motion Compensation  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 하지만 위상함수의 2차항과 고차항에는 ISAR 영상을 흐리게 하는 요소인 레이더와 표적간의 가시선 방향의 이동 오차와 회전 이동 오차를 포함한다. 그러므로 위상함수에서의 고차항을 추정하고, 제거하는 것이 이 논문의 목적이다.
  • 본 논문에서는 chirp 펄스 레이더 기반에서 흐려진 ISAR 영상의 회전 오차를 보상하기 위해 시간-주파수 영역 해석법을 이용하여 도플러 주파수 천이를 분석하고 叫기, 회전 이동 보상 알고리즘을 제시한다.
  • 본 논문에서는 chirp 펄스 레이더 기반에서 흐려진 ISAR 영상의 회전 오차를 제거 하기 위하여, 시 간 -주파수 영역 해석법을 이용한 회전 이동 보상 알고리즘을 제시하였다. 제시한 알고리즘에서는 최적의 range bin을 찾고, 최종 ISAR 영상의 엔트로피를 최소화하는데 중점을 두었다.
  • 제시한다. 여기서 본 알고리즘의 관점은 회전 이동 보상 후의 최종 ISAR 영상을 개선하기 위한 최적의 range bin을 찾는 것이다. 회전 이동 보상알고리즘을 적용함에 있어서, range bin을 선택하는 문제가 있다.

가설 설정

  • 랜덤한 움직임을 가지는 표적이 일정한 방향으로 날아간다고 가정한다. 그러면, 그림 5와 같이 레이더와 표적간의 관찰 각도의 변화율을 나타낸다.
  • 먼저, 본 논문에서는 표적이 2차원 움직임에 한하여 이동한다고 가정한다. 여기서 레이더와 표적간의 가시선 방향의 이동 성분이 보상된 후, 식 (2)는 R(i) 성분은 제거가 되고, ISAR 영상을 만들기 위한 산란점의 회전 이동 성분만 남는다勺
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참고문헌 (4)

  1. V. C. Chen, H. Ling, Time-Frequency Transforms for Radar Imaging and Signal Analysis, Artech House, Boston, MA, USA, 2002. 

  2. S. Qian, Introduction to Time-Frequency and Wavelet Transforms, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 2002. 

  3. J. Kennedy, R. C. Eberhart, "Particle swarm optimization", in Proc. IEEE Conf. Neural Networks IV, Piscataway, NJ, 1995. 

    crossref

  4. T. Thayaparan, S. K. Wong, and E. Riseborough, "Focusing ISAR images using adaptive joint timefrequency algorithm on simulated and experimental radar data", Defence R&D Canada-Ottawa, Mar. 2003. 

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