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[국내논문] 다중편파 데이터를 이용한 표적 산란점 추출에 대한 연구
A Study on Scattering Center Extraction Using Full Polarimetric Data 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.27 no.5, 2016년, pp.463 - 470  

정성재 (포항공과대학교 전자공학과) ,  이승재 (포항공과대학교 전자공학과) ,  김경태 (포항공과대학교 전자공학과)

초록
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본 논문에서는 다중 편파(polarimetry) 데이터를 이용한 산란점(scattering center) 추출 알고리즘을 소개하고자 한다. 산란파 계산을 위해 상용 툴인 VIRAF(virtual aircraft framework)의 물리 광학법(Physical Optics: PO)/물리광학 회절이론(Physical Theory of Diffraction: PTD)을 사용하여 표적 표면과 모서리에 의한 산란을 각각 계산하였다. 또한, 단위 변환(unitary transformation)을 이용하여 선형 기저(linear basis) 기반 4-채널 데이터를 수평/수직-좌원형 기저(horizontal/vertical-circular basis) 2-채널 데이터로 변환하였고, 그 결과 데이터를 코히런트하게 압축할 수 있었다. 스펙트럼 추정 방법(spectral estimation technique)에 하나인 2차원 RELAX 알고리즘을 사용하여 산란점(scattering center) 추출을 하였고, 편파 방향과 관측각도 변화에 따른 산란현상을 각각 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we introduce a method of scattering centers extraction using the polarimetric data. VIRAF software based on the PO (Physical Optics) and PTD(Physical Theory of Diffraction) were used to calculate the surface scattering and the edge or wedge scattering, respectively. In addition, by us...

Keyword

#RELAX   #Polarimetry   #Scattering Center  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 다중편파 데이터를 이용한 비행 표적의 산란점(scattering center) 추출 방법을 제안한다. 비행 표적의 경우, 표면과 날개 모서리에 의한 산란이 주로 발생함으로 물리 광학법(Physical Optic: PO)/물리광학회절이론(Physical Theory of Diffraction: PTD) 기반 전자기적 해석이 필요하다.
  • 본 논문에서는 다중 편파 데이터를 이용한 표적의 산란점 추출에 대한 연구를 수행하였다. 표적의 표면 산란과 날개의 의한 회절 산란을 고려하기 위해 VIRAF의PO/PTD 기법을 이용하여 산란파를 각각 계산하였다.

가설 설정

  • Ai는 i번째 산란점 크기이고, xi, yi는 표적물의 레이다 길이 방향(down-range)과 각도 방향(cross-range)에서의 i번째 산란점 위치를 각각 나타낸다. 레이다의 관측각도의 범위는 작고(small angle), 주파수 대역 폭이 중심 주파수에 비해 작다고 가정하였다(small bandwidth). 식 (3)에 f = f0+p∆f를 적용하고, 관측각도는 0°을 기준으로 변한다고 가정했을 시(θ = q∆θ), 식 (3)은 식 (5)로 다시 표현할 수 있다.
  • 본 논문에서는 수평-좌 원형 산란 편파에 대한 극점 추출 후 수직-좌원형 산란 편파에 대한 극점 추출과정을 순차적으로 적용하였다. 극점 추출 과정에 따른 수평 및 수직-좌원형 산란 편파에 대한 수식 전개는 동일함으로, 본 논문에서는 수평-좌원형 산란 편파에 대한 극점 추출 과정만을 기술하였다. y는 식 (9)로 정리할 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
다중 편파 SAR란? 다중 편파 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 HH(horizontal-to-horizontal), VV(vertical-to-vertical), HV(horizontal-tovertical), VH(vertical-to-horizontal) 편파로 구성되고, 획득한 4-채널 편파를 이용하여 지표를 관측하는 시스템으로서 기존에 운용되고 있는 단일 편파 SAR에 비하여 보다 많은 산란에 대한 정보를 얻을 수 있는 장점이 있다. 4-채널 영상으로부터 다양한 정보를 생성할 수 있으므로 미국 JPL(Jet Propulsion Laboratory) 연구소의 SIR-C/X-SAR,일본의 ALOS/PalSAR, 독일의 TerraSAR-X/TanDEM-X, 캐나다의 Radarsat-2 등의 위성들이 개발되어 발사되었고, 스페인, 인도에서는 현재 개발 진행 중에 있다[1],[2].
4-채널 편파를 이용하여 지표를 관측하는 시스템의 장점은? 다중 편파 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 HH(horizontal-to-horizontal), VV(vertical-to-vertical), HV(horizontal-tovertical), VH(vertical-to-horizontal) 편파로 구성되고, 획득한 4-채널 편파를 이용하여 지표를 관측하는 시스템으로서 기존에 운용되고 있는 단일 편파 SAR에 비하여 보다 많은 산란에 대한 정보를 얻을 수 있는 장점이 있다. 4-채널 영상으로부터 다양한 정보를 생성할 수 있으므로 미국 JPL(Jet Propulsion Laboratory) 연구소의 SIR-C/X-SAR,일본의 ALOS/PalSAR, 독일의 TerraSAR-X/TanDEM-X, 캐나다의 Radarsat-2 등의 위성들이 개발되어 발사되었고, 스페인, 인도에서는 현재 개발 진행 중에 있다[1],[2].
다중 편파 ISAR의 연구기법 중 특정 산란이 우세할 경우, 적용이 용이한 기법은? 이러한 기법은 산란체의 고유 불변한 특성을 통계적으로 접근하기 때문에 스페클(speckle)에 대한 영향이 적으나, 데이터 손실이 많은 단점이 있다. 반면, 코히런트 분해기법은 특정 산란이 우세할 경우, 적용이 용이한 기법으로 파울리(Pauli), 크로게이거(Krogager), 카메론(Cameron) 분해(decomposition) 등이 있다.
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참고문헌 (12)

  1. J. S. Lee, E. Pottier, Polarimetric Radar Imaging: from Basics to Applications, Boca Raton, FL: CRC Press, 2009. 

  2. J. J. van Zyl, Y. Kim, Synthetic Aperture Radar Polarimetry, New York: Wiley, 2010. 

  3. C. Ozdemir, Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging with MATLAB Algorithms, New York: Wiley, 2012. 

  4. M. Martorella, E. Giusti, L. Demi, Z. Zhou, A. Cacciamano, F. Berizzi, and B. Bates, "Target recognition by means of polarimetric ISAR images", IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., vol. 47, no. 1, pp. 225-239, 2011. 

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  5. M. Martorella, E. Giusti, A. Capria, F. Berizzi, and B. Bates, "Automatic target recognition by means of polarimetric ISAR images and neural networks", IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 47, no. 11, pp. 3786-3794, 2009. 

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  6. R. Paladini, M. Martorella, and F. Berizzi, "Classification of man-made targets via invariant coherency- matrix eigen vector decomposition of polarimetric SAR/ ISAR images", IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 49, no. 8, pp. 3022-3034, 2011. 

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  7. E. Giusti, M. Martorella, and A. Capria, "Polarimetrically-persistent-scatterer-based automatic target recognition", IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 49, no. 11, pp. 4588-4599, 2011. 

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  8. M. Duquenoy, J. P. Ovarles, L. Ferro-Famil, E. Pottier, and L. Vignaud, "Scatterers characterisation in radar imaging using joint time-frequency analysis and polarimetric coherent decompositions", IET Proc. Radar Sonar Navig., vol. 4, no. 3, pp. 384-402, 2010. 

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  9. R. Paladini, L. Ferro-Famil, E. Pottier, M. Martorella, F. Berizzi, and E. D. Mese, "Point target classification via fast lossless and sufficient ${\Omega}-{\Psi}-{\Phi}$ invariant decomposition of high-resolution and fully polarimetric SAR/ISAR data", Proc. IEEE, vol. 101, no. 3, pp. 798-830, 2013. 

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  10. K. -T Kim, S. -W Kim, and H. -T Kim, "Two-dimensional ISAR imaging using full polarisation and super-resolution processing techniques", IEE Proc. Radar Sonar Navig., vol. 145, no. 4, pp. 240-246, 1998. 

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  11. J. Li, P. Stoica, "Efficient mixed-spectrum estimation with applications to target feature extraction", IEEE Trans. Signal Processing, vol. 44, no. 2, pp. 281-295, 1996. 

    상세보기 crossref

  12. 조희진, 최각규, 한승구, 김경태, 송성찬, "RELAX 기법을 이용한 미사일의 길이 추정 신호 처리 기법 연구", 한국전자파학회논문지 24(3), pp. 292-298, 2013 년 3월. 

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