[논문]Stripmap SAR 신호처리를 위한 PGA 적용 기법

윤상호; 고보연; 공영균; 신희섭

doi:10.7780/kjrs.2011.27.2.151

문제 정의

있다. 본 논문에서는 stripmap SAR 신호처리 알고리즘인 RDA(Range Doppler Algorithm) (Curlander and McDonough, 1991; Cumming and Wong, 2005)에 PGA를 적용하는 기법을 제안하고 실제 비행시험을 통해 획득한 데이터에 적용함으로써 영상 화질을 개선시킨 결과를 보였다. 다음 장에서는 stripmap 모드와 spotlight 모드의 수신 신호 특성의 차이와 PGA가 적용되는 방식이 달라지는 이유에 대해서 설명하였고, 3장에서는 RDA에 대한 PGA 적용 기법과 PGA의 성능에 큰 영향을 미치는 ROIt 선택하는 기준에 대해서 설명하였다.
본 논문에서는 stripmap 모드의 대표적 포커싱 알고리즘인 RDA에 PGA를 적용하는 기법을 제안하고 stripmap 모드에서 ROI를 선정하는 방안을 제시하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 PGA 적용 기법을 검증하고 비행 시험을 통해 얻은 stripmap 모드 SAR 신호자료에 대해서 적용함으로써 실제 방위 방향으로 포커싱 성능을 상당히 향상시킬 수 있음을 보였다.

가설 설정

7(b)는 생성한 원시 데이터의 절대값을 도시한 것이다. SNRe 6dB로 가정하였고 거리 방향의 펄스폭은 16개의 range bin이 되도록 하였으며 방위 방향의 SAT는 512개의 azimuth bin이 되도록 설정하였다. 원시 데이터는 거리 방향으로는 압축이 되어있지 않은 chirp 신호이고, 방위 방향으로는 점 표적의 방위 위치에 따라 특정 주파수를 갖는 de-chirp 신호이다.

제안 방법

, 1996)을 사용하여 정밀하게 추정하였다. SARP(SAR Processor)의 메모리 한계로 인하여 방위 방향으로 1 SAT 단위로 영상을 생성하고 각 영상 블록을 모두 합쳐 최종 영상을 생성하는 방식을 사용하였으며 PGA는 각 영상 블록에서 독립적으로 적용되었다.
또한 ROI를 선정할 때 특별한 어려움이 없기 때문에 PGA의 시뮬레이션은 PGA 를 실제 SAR 영상에 적용하는 것과는 많은 차이가 있으며, 보통 시뮬레이션에서는 실제 상황보다 PGA가 더 잘 동작하는 경향이 있다. 다음 장에서는 실제 비행 시험을 통해 획득한 SAR 신호자료를 이용하여 제안한 PGA 기법을 적용한 결과를 보이도록 하겠다.
본 논문에서 제안한 방식은 방위 방향의 chirp 신호를 de-chirp하여 PGA를 이용해 위상 오차를 추정한다. 그리고 이를 방위 방향의 chirp 신호에서 보상하여 stripmap 포커싱 알고리즘을 적용하게되므로 구조적으로 de-chirp 과정이 포함되지 않는 stripmap 포커싱알고리즘(RDA, CSA 등)에 적용이 가능하다.
, 1995) 기법들은 방위 압축을 수행할 때 시간 영역에서 de-chirp 과정을 수행하지 않으므로 PGA를 적용하기 위해서는 부차적인 신호처리 과정이 필요하다. 본 논문에서는 stripmap 포커 싱 알고리즘으로 가장 많이 사용되는 RDA를 기준으로 :TCA를 적용하는 기법에 대해 연구하였으며, Fig. 3은 RDA 블록 다이어그램(Coriander and McDonough, 1991; Cumming and Wong, 2005) 과 RDA에 PGA를 적용하는 기법을 기술한 것이다.
, 1995). 본 논문에서는 위상 오차 추정 알고리즘으로 PGA를 선택하였으며 Fig. _1은_일반적인pga_{의 블록 다이어그램을 보인 것이다}. (Carrara et al.
실제 데이터에 제안된 Stripmap PGA를 적용하기 전에 시뮬레이션을 통해 제안된 방식을 검증하였다. Fig.
5와 같이 방위 방향으로의 constrast (c〃〃) 비를 각 거리 방향 빈(range bin) 마다구한 후 이를 평균하는 방식으로 이루어진다. 이 값이 클 수록 적합한 ROI로 선정하며, 각 블록의 적합성을 평가 한 후에는 전제 블록 중 적합성이 높은 순서로 원하는 개수의 블록을 선택한다. 단 각각의 거리 블록에 대해서는 M개의 방위 블록 중 하나만이 선택되어야 한다.
PGA는 입력된 신호가 이상적인 점 표적이 되도록 위상 오차를 갱신해 나가며, 반복 수행 시 바이어스로 누.적되는 위상 오차 성분을 제거하기 위해 적분 전에 추정된 위상내 선형 성분을 제거하는 과정이 필요하다 본 논문에서의 논점은 PGA 자체가 아니라 이를 stripmap 모드의 데이터에 적용하는 기법 및 PGA의 ROI 선정 알고리즘이므로 PGA의 자세한 설명은 생략하도록 한다.
것이다. 하지만 일반적으로 절대값이 큰 표적은 크기가 커서 이상적인 점 표적특성을 기대할 수 없는 경우가 많기 때문에 본 논문에서는 방위 방향으로 픽셀간 밝기의 대비차(contrast)가 가장 큰 영역을 ROI으로 선정하였다. 이러한 경우는 표적 신호의 절대값 자체는 크지 않더라도 이상적인 점 표적 특성에 유사한 특성을 갖으므로 위상 오차를 추정하는 대상으로 적합하다고 볼 수 있다.

대상 데이터

SAR 신호자료를 획득하기 위해 국과연에서 보유한 SAR 장비를 이용하여 2010년에 비행 시험을 수행하였다. 비행 시험에 사용된 SAR 장비의 시스템 파라메터는 Table 1과 같다.
단 각각의 거리 블록에 대해서는 M개의 방위 블록 중 하나만이 선택되어야 한다. 블록의 크기는 픽셀 크기와 지상 표적의 크기를 고려하여 결정해야 하며 본 논문의 경우는 50 mx50 m 정도로 사용하였다. 블록의 크기가 너무 크게 설정되면 위상 오차를 정확하게 추출하지 못하는 문제가 발생하며, 반대로 블록의 크기가 너무 작게 설정되면 필요 이상으로 연산량이 많아지는 문제가 발생한다.
비행 시험에 사용된 SAR 장비의 시스템 파라메터는 Table 1과 같다. 비행 시험에 사용된 플랫폼은 공군 수송기인 CN-235 기종을 사용하였으며 stripmap 모드로 운용하였다. EGI 등의 하드웨어를 사용한 1차 요동 보상은 적용하지 않았으며 플랫폼 이동 속도는 EGI 장비로부터 측정한 값을 기반으로 신호기반의 contrast optimization 기법(Berizzi et al.
SNRe 6dB로 가정하였고 거리 방향의 펄스폭은 16개의 range bin이 되도록 하였으며 방위 방향의 SAT는 512개의 azimuth bin이 되도록 설정하였다. 원시 데이터는 거리 방향으로는 압축이 되어있지 않은 chirp 신호이고, 방위 방향으로는 점 표적의 방위 위치에 따라 특정 주파수를 갖는 de-chirp 신호이다.

이론/모형

비행 시험에 사용된 플랫폼은 공군 수송기인 CN-235 기종을 사용하였으며 stripmap 모드로 운용하였다. EGI 등의 하드웨어를 사용한 1차 요동 보상은 적용하지 않았으며 플랫폼 이동 속도는 EGI 장비로부터 측정한 값을 기반으로 신호기반의 contrast optimization 기법(Berizzi et al., 1996)을 사용하여 정밀하게 추정하였다. SARP(SAR Processor)의 메모리 한계로 인하여 방위 방향으로 1 SAT 단위로 영상을 생성하고 각 영상 블록을 모두 합쳐 최종 영상을 생성하는 방식을 사용하였으며 PGA는 각 영상 블록에서 독립적으로 적용되었다.

성능/효과

또한 시뮬레이션을 통해 제안된 PGA 적용 기법을 검증하고 비행 시험을 통해 얻은 stripmap 모드 SAR 신호자료에 대해서 적용함으로써 실제 방위 방향으로 포커싱 성능을 상당히 향상시킬 수 있음을 보였다. 본 논문에서 제안한 PGA 적용 방식은 기존의 spotlight 모드에서만 적용 가능했던 PGA를 stripmap 모드에서도 적용 가능하게 해주며, RDA뿐만 아니라 CSA와 같은 stripmap 모드용 포커싱 알고리즘에서도 적용이 가능하다.
또한 시뮬레이션을 통해 제안된 PGA 적용 기법을 검증하고 비행 시험을 통해 얻은 stripmap 모드 SAR 신호자료에 대해서 적용함으로써 실제 방위 방향으로 포커싱 성능을 상당히 향상시킬 수 있음을 보였다. 본 논문에서 제안한 PGA 적용 방식은 기존의 spotlight 모드에서만 적용 가능했던 PGA를 stripmap 모드에서도 적용 가능하게 해주며, RDA뿐만 아니라 CSA와 같은 stripmap 모드용 포커싱 알고리즘에서도 적용이 가능하다. 그러나 제안된 RDA+PGA 방식은 원래의 RDA 와 비교했을 때 ROI를 찾는 과정이나 위상 오차를 추정하기 위한 de-chirp 과정 등을 필요로 하므로 연산량이 늘어난다는 단점이 있다.
9는 제안된 기법으로 PGA를 적용하여 위상 오차를 보상하고 방위 방향 FFT를 수행했을 때의 결과이다. 제안된 기법으로 PGA를 적용하자 방위 방향의 포커싱성능이 대폭 향상되는 것을 볼 수 있다.
위상보정이 끝난 방위 chirp 신호는 FFT(Fast Fourier Transform)을 거쳐 주파수 도메 인에서 방위 압축을 수행하고 다시 IFFT를 수행하여 최종 SAR 영상을 얻게 된다. 최종 SAR 영상은 autofocus가 적용되어 ROI 선정을 위해 사용한 SAR 영상보다 방위 방향으로 포커싱성능이 향상된다.
10은 원시 데이터 생성시 가해진 위상 오차와 제안된 기법으로 PGA를 적용하여 추정한 위상 오차를 그린 것으로 추정된 위상 오차가 거의 비슷하게 실제 위상 오차의 경향성을 따라가고 있는 것을 확인할 수 있다. 추정된 위상 오차는 제안된 PGA 적용 기법으로 3개 점 표적의 위상 오차를 합성한 결과인데 불연속 현상이나 SAT 중복 구간에서의 위상 오차 누적 현상이 발생하지 않음을 알 수 있다.

후속연구

특히 PGA 자체는 연산량이 많지 않음에도 불구하고 spotlight 모드에 PGA를 적용하는 방식에 비해서 부가적으로 추가된 과정이 있어 연산량이 많이 늘어난다. 실시간 처리를 하기 위해서는 이와 같은 단점이 문제가 될 수 있으므로 추후 연산량을 줄이기 위한측면의 연구가 더 필요하다.

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