최근 무인기 탑재를 위한 소형 SAR 시스템 관련연구가 활발하게 진행되고 있으나, 드론과 같은 소형 비행 플랫폼에 대한 적용 사례는 매우 드물다. 드론의 경우, 고정익 무인항공기에 비해 기상, 조종환경 등에 취약하므로 고품질의 SAR 영상을 획득하기 위해서는 매우 정밀한 요동 분석 및 오차 보상 알고리즘이 요구된다. 특히 소형 드론에서는 SAR 탑재체 무게 및 전력의 제약으로 자세 제어 및 센서 장착이 어려워 영상 품질 보장이 어려워진다. 본 연구에서는 드론에 SAR를 탑재하여 영상을 획득하는 가능성을 제시한다. 이를 위해 실제 레이다가 탑재된 드론을 사용하여 SAR 영상을 획득하고, 그 품질을 분석하였다. 드론 SAR 기하 구조 분석을 통해 드론의 요동에 의해 발생될 수 있는 위상오차를 분석하고, 불규칙한 드론 이동에 의한 왜곡을 보상함으로써 드론 SAR의 운용 가능성을 검증하였다.
최근 무인기 탑재를 위한 소형 SAR 시스템 관련연구가 활발하게 진행되고 있으나, 드론과 같은 소형 비행 플랫폼에 대한 적용 사례는 매우 드물다. 드론의 경우, 고정익 무인항공기에 비해 기상, 조종환경 등에 취약하므로 고품질의 SAR 영상을 획득하기 위해서는 매우 정밀한 요동 분석 및 오차 보상 알고리즘이 요구된다. 특히 소형 드론에서는 SAR 탑재체 무게 및 전력의 제약으로 자세 제어 및 센서 장착이 어려워 영상 품질 보장이 어려워진다. 본 연구에서는 드론에 SAR를 탑재하여 영상을 획득하는 가능성을 제시한다. 이를 위해 실제 레이다가 탑재된 드론을 사용하여 SAR 영상을 획득하고, 그 품질을 분석하였다. 드론 SAR 기하 구조 분석을 통해 드론의 요동에 의해 발생될 수 있는 위상오차를 분석하고, 불규칙한 드론 이동에 의한 왜곡을 보상함으로써 드론 SAR의 운용 가능성을 검증하였다.
The use of small drone platform has become a popular topic in these days but its application for SAR operation has been little known due to the burden of the payload implementation. Drone platforms are distinguished from the conventional UAV system by the increased vulnerability to the turbulences, ...
The use of small drone platform has become a popular topic in these days but its application for SAR operation has been little known due to the burden of the payload implementation. Drone platforms are distinguished from the conventional UAV system by the increased vulnerability to the turbulences, control-errors and poor motion stability. Consequently, sophisticated motion compensation may be required to guarantee the successful acquisition of high quality SAR imagery. Extremely limited power and mass budgets may prevent the use of additional hardwares for motion compensation and the difficulty of SAR focusing is further aggravated. In this paper, we have carried out a feasibility study of mico-SAR drone operation. We present the image acquisition results from the preliminary flight tests and a quality assessment is followed on the experimental SAR images. The in-flight motion errors derived from the unique drone movements are investigated and attempts have been made to compensate for the geometrical and phase errors caused by motions against the nominal trajectory. Finally, the successful operation of drone SAR system is validated through the focussed SAR images taken over test sites.
The use of small drone platform has become a popular topic in these days but its application for SAR operation has been little known due to the burden of the payload implementation. Drone platforms are distinguished from the conventional UAV system by the increased vulnerability to the turbulences, control-errors and poor motion stability. Consequently, sophisticated motion compensation may be required to guarantee the successful acquisition of high quality SAR imagery. Extremely limited power and mass budgets may prevent the use of additional hardwares for motion compensation and the difficulty of SAR focusing is further aggravated. In this paper, we have carried out a feasibility study of mico-SAR drone operation. We present the image acquisition results from the preliminary flight tests and a quality assessment is followed on the experimental SAR images. The in-flight motion errors derived from the unique drone movements are investigated and attempts have been made to compensate for the geometrical and phase errors caused by motions against the nominal trajectory. Finally, the successful operation of drone SAR system is validated through the focussed SAR images taken over test sites.
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문제 정의
일반적으로는 드론과 같은 소형 무인기를 기반으로 SAR를 운용할 경우, 고정익 무인 항공기에 비해 기상, 조종 등의 환경적 요소들에 심각한 요동현상이 예측된다. 본 논문에서는 드론 SAR 영상 품질 저하를 보상하기 위한 알고리즘의 필요성을 제시하고, 이를 적용하여 드론 SAR 시스템의 타당성을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 향후에는 다양한 드론 운용 시나리오에 적용될 수 있도록 시스템의 출력 및 감도 향상, 그리고 신호처리의 정밀도 보상을 위한 연구가 시도될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 드론 기반의 FMCW SAR를 구현하였으며, 획득된 실제 SAR 데이터를 통해 차후 소형 드론을 이용하여 SAR를 운용할 경우 발생될 수 있는 현상들에 대해 분석하고 검증하였다.
드론과 같은 소형 플랫폼의 적용을 위해서는 초소형 시스템의 제작 및 회전익 시스템의 요동 문제 해결이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 드론에 SAR를 탑재하여 영상을 획득할 경우 발생될 수 있는 현상을 제시하고, 실제 실험을 통해 획득된 영상을 분석하였다. 불규칙한 드론의 속도변화에 의한 신호처리 오차 발생과 요동에 의한 영상 품질저하를 확인하였다.
본 논문에서는 상업용 드론을 활용하여 초소형 SAR 시스템을 운용하는 실험 과정과 영상 획득 결과를 제시 한다. 저전력 레이다 시스템과 복잡한 드론 경로 조건에서 획득된 영상의 품질을 분석하고, 이를 개선하는 과정을 소개한다.
본 논문에서는 실제로 획득한 드론 SAR 영상의 분석을 수행하였으며, 소형 드론을 기반으로 SAR를 운용할 경우, 비일정한 속도에 의해 발생할 수 있는 영상품질 왜곡을 분석한다. 드론의 속도 변화가 심각히 발생될 경우, SAR 영상의 품질 저하뿐만 아니라, 방위 샘플링 오차에 의한 영상 왜곡이 추가적인 문제를 유발할 수 있으므로 이에 대한 보상과정이 필요하다[14].
본 연구에서는 이와 같은 현상을 분석하기 위해 약 5sec부터 10 sec 구간에 존재하는 표적들을 기반으로 각 방위 구간에서의 도플러 변수를 추정하였다. 그림 7과 표 3은 각각의 방위구간에 존재하는 표적신호들과 이를 기반으로 추정된 드론의 속도정보를 각각 나타낸다.
리샘플링을 통해 속도오차를 보상 하고, PGA를 기반으로 잔여오차를 보상하였다. 요동보상을 통해 드론에서 획득된 SAR 영상의 품질이 개선될 수있음을 확인하였고, 향후 드론의 요동에 의한 품질 저하를 보상하는 알고리즘의 필요성을 제시하였다.
본 논문에서는 상업용 드론을 활용하여 초소형 SAR 시스템을 운용하는 실험 과정과 영상 획득 결과를 제시 한다. 저전력 레이다 시스템과 복잡한 드론 경로 조건에서 획득된 영상의 품질을 분석하고, 이를 개선하는 과정을 소개한다. 정밀 신호 처리된 실험 영상을 추출하여 FMCW SAR 시스템이 소형 드론에 탑재될 경우의 문제점과 기대 가능한 영상 품질을 제시한다.
가설 설정
이에 따라 본 연구에서는 표 2의 속도추정 결과를 이용하여 리샘플링 기반의 1차 coarse 요동보상을 수행하였다. Cross-track의 RCM 오차는 존재하지 않음을 가정하였으며, along-track에 대한 1차 요동보상만을 적용하였다. 이전까지 SAR 요동보상 연구 분야에서는 속도에 대한 변화는 거의 존재하지 않음이 가정되어 왔다.
제안 방법
도플러 변조율 변수는 그림 4의 거리압축 영상에서 탐지되는 거리변화를 기반으로, 추정하였고 0°로 고정된 안테나의 스퀸트각을 고려하여 0 Hz의 도플러 중심주파수를 적용하였다.
저출력 신호를 보완하고, 지향성을 고려하여 혼안테나를 사용하였으며, 실효 복사전력은 30 dBm이다. 드론 운용의 안전을 위해 사람이 직접 원격 조정하였으며, 시험 당일의 풍속은 3～4 m/s로 측정되었다.
저전력 및 경량화 기준을 만족시키기 위해 낮은 고도에서의 SAR 운용이 가능한 X-band 대역의 FMCW 파형을 채택하였다. 또한, 시스템을 단순화하기 위해 별도의 자세정보 센서를 사용하지 않는 대신, 원시 데이터 기반으로 SAR 신호처리 및 보정을 수행하였다. 송신 신호는 400 MHz 대역폭을 가지며, I/Q 채널에서 수신된 비트신호를 1 MHz로 샘플링 하여 수신한다.
제시된 문제 해결을 위해 드론 SAR 영상에 적합한 요동보상을 적용하였다. 리샘플링을 통해 속도오차를 보상 하고, PGA를 기반으로 잔여오차를 보상하였다. 요동보상을 통해 드론에서 획득된 SAR 영상의 품질이 개선될 수있음을 확인하였고, 향후 드론의 요동에 의한 품질 저하를 보상하는 알고리즘의 필요성을 제시하였다.
본 논문에서는 PGA 기법을 기반으로 잔여 위상 오차에 대한 2차 요동 보상을 적용하였으며, 결과는 그림 12와 같다. PGA는 영상에 존재하는 높은 반사도의 유효표 적들을 기반으로 잔여 위상 오차를 추정하여 영상의 품질을 개선할 수 있다.
본 논문에서는 획득된 드론 SAR 영상에 요동보상을 적용하여 영상의 품질을 개선하였으며, 그림 10은 이를 위해 본 연구에서 적용한 요동보상 블록도를 나타낸다. SAR 요동보상 전략으로는 1차 요동보상인 coarse 요동보상과 2차 요동보상인 residual 요동보상이 수행된다.
본 연구에서는 획득된 데이터에서 도플러 변수를 신호 기반으로 추정하여 SAR 영상을 형성하였다. 도플러 변조율 변수는 그림 4의 거리압축 영상에서 탐지되는 거리변화를 기반으로, 추정하였고 0°로 고정된 안테나의 스퀸트각을 고려하여 0 Hz의 도플러 중심주파수를 적용하였다.
본 논문에서는 드론에 SAR를 탑재하여 영상을 획득할 경우 발생될 수 있는 현상을 제시하고, 실제 실험을 통해 획득된 영상을 분석하였다. 불규칙한 드론의 속도변화에 의한 신호처리 오차 발생과 요동에 의한 영상 품질저하를 확인하였다.
소형 드론의 경우, 고성능의 GPS/IMU 활용이 어려우므로 획득된 SAR 데이터 기반의 요동 보상이 유리할 것이다. 이에 따라 본 연구에서는 표 2의 속도추정 결과를 이용하여 리샘플링 기반의 1차 coarse 요동보상을 수행하였다. Cross-track의 RCM 오차는 존재하지 않음을 가정하였으며, along-track에 대한 1차 요동보상만을 적용하였다.
송신 신호는 400 MHz 대역폭을 가지며, I/Q 채널에서 수신된 비트신호를 1 MHz로 샘플링 하여 수신한다. 저출력 신호를 보완하고, 지향성을 고려하여 혼안테나를 사용하였으며, 실효 복사전력은 30 dBm이다. 드론 운용의 안전을 위해 사람이 직접 원격 조정하였으며, 시험 당일의 풍속은 3～4 m/s로 측정되었다.
저전력 레이다 시스템과 복잡한 드론 경로 조건에서 획득된 영상의 품질을 분석하고, 이를 개선하는 과정을 소개한다. 정밀 신호 처리된 실험 영상을 추출하여 FMCW SAR 시스템이 소형 드론에 탑재될 경우의 문제점과 기대 가능한 영상 품질을 제시한다. 마지막으로 지상 구조물에 대해 획득된 실제 영상을 제시하여 향후 드론을 활용한 SAR 시스템의 운용 가능성을 검증한다.
제시된 문제 해결을 위해 드론 SAR 영상에 적합한 요동보상을 적용하였다. 리샘플링을 통해 속도오차를 보상 하고, PGA를 기반으로 잔여오차를 보상하였다.
초기 영상 획득을 위해 점표적 SAR 영상을 구현하였으며, 그림 3은 실험 시나리오를 나타낸다. 실험은 한국항공대학교의 활주로에서 진행하였고, 표적으로는 1 m, 0.
대상 데이터
드론은 ‘(주)휴인스’사의 MC-5모델을 활용하였다.
본 논문에서 구현한 드론 SAR는 약 20 m의 고도에서 운영되었으며, 0.53 m의 거리해상도와 0.11 m의 방위해상도를 갖는 23 m 폭의 SAR 영상을 구현할 수 있다.
초기 영상 획득을 위해 점표적 SAR 영상을 구현하였으며, 그림 3은 실험 시나리오를 나타낸다. 실험은 한국항공대학교의 활주로에서 진행하였고, 표적으로는 1 m, 0.5 m 크기의 코너 리플렉터를 사용하였다. 드론의 비행경로를 기준으로 약 11 m부터 34 m의 영상폭을 확보하였다.
이론/모형
그림 5(a)와 같이, 추출된 거리 윤곽 정보는 샘플링의 한계로 정확한 거리정보의 추정이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 추출된 거리정보에 해당하는 신호의 위상을 계산하고, RANSAC(Random Sample Consensus) 기법을 적용하여 유효한 도플러 변조율과 속도를 추정하였다. 그림 5(b)는 추출된 구간의 방위방향 신호를 나타내며, 그림 5(c)는 RANSAC 적용 결과를 나타낸다.
저전력 및 경량화 기준을 만족시키기 위해 낮은 고도에서의 SAR 운용이 가능한 X-band 대역의 FMCW 파형을 채택하였다. 또한, 시스템을 단순화하기 위해 별도의 자세정보 센서를 사용하지 않는 대신, 원시 데이터 기반으로 SAR 신호처리 및 보정을 수행하였다.
성능/효과
그림 12(a)은 1차 coarse 요동 보상 결과의 표적 3과 표적 4의 영상을 나타내며, 그림 12(b)는 2차 residual 요동보상을 통해 잔여 위상 오차가 보상된 결과를 나타낸다. 2차 residual 요동보상을 통해 1차 요동 보상 결과에서 개선되지 못한 잔여 위상 오차에 대한 품질 저하가 개선됨을 확인할 수 있다.
그림 11(a)는 대비 기반의 오토포커스 기법만 적용된 영상이며, 그림 11(b)는 리샘플링 기반의 1차 요동보상이 적용된 결과를 나타낸다. 리샘플링을 기반으로 속도변화에 대한 1차 요동 보상을 수행 하면 영상 품질의 개선과 함께 영상의 위치정보 왜곡도 보상될 수 있음을 확인할 수 있다.
본 실험에 사용된 SAR 탑재체는 저출력 사양이었음에도 불구하고, 낮은 클러터 환경에서 비교적 정확한 드론 요동 보상이 가능하였다. 일반적으로는 드론과 같은 소형 무인기를 기반으로 SAR를 운용할 경우, 고정익 무인 항공기에 비해 기상, 조종 등의 환경적 요소들에 심각한 요동현상이 예측된다.
그림 13(b)는 요동 보상이 적용된 결과 영상을 보인다. 컨테이너 박스와 차량 표적의 선명도 및 해상도가 상대적으로 향상됨을 확인할 수 있다.
추정된 도플러 변수가 적용된 RDA(Range Doppler Algorithm) 수행결과는 그림 6과 같다. 표적 2로부터 획득된 도플러 변수를 적용하여 SAR 영상을 획득하는 경우, 표적 1, 3, 4의 영상품질이 표적 2보다 저하되는 현상을 확인할 수 있다.
FMCW 레이다 시스템은 DoR(Dechirp on Receive) 시스템으로 표적으로부터의 시간지연에 해당되는 비트 주파수 신호가 획득되며, FFT 수행을 통해 거리 압축이 가능하다. 획득데이터의 거리압축 결과를 통해 총 4 개의 코너 리플렉터가 탐지되었음을 확인할 수 있다.
후속연구
각 표적에 대하여 이상적인 도플러 변수를 적용하더라도 위상 오차에 의해 품질 저하가 발생됨을 확인할 수 있는데, 고품질의 영상을 획득하기 위해서는 이에 대한 보상과정도 필요할 것이다.
이전까지 SAR 요동보상 연구 분야에서는 속도에 대한 변화는 거의 존재하지 않음이 가정되어 왔다. 그러나 소형 드론에 탑재한 SAR 시스템의 경우, 속도에 대한 요동이 영상의 품질 저하에 영향을 미칠 수 있으므로 이에 대한 보상이 적용되어야 할 것으로 분석된다.
정밀 신호 처리된 실험 영상을 추출하여 FMCW SAR 시스템이 소형 드론에 탑재될 경우의 문제점과 기대 가능한 영상 품질을 제시한다. 마지막으로 지상 구조물에 대해 획득된 실제 영상을 제시하여 향후 드론을 활용한 SAR 시스템의 운용 가능성을 검증한다.
본 논문에서는 드론 SAR 영상 품질 저하를 보상하기 위한 알고리즘의 필요성을 제시하고, 이를 적용하여 드론 SAR 시스템의 타당성을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 향후에는 다양한 드론 운용 시나리오에 적용될 수 있도록 시스템의 출력 및 감도 향상, 그리고 신호처리의 정밀도 보상을 위한 연구가 시도될 수 있을 것이다.
차후 소형 드론 SAR 영상이 다양한 분야에서 활용되기 위해서는 고품질의 영상 확보가 보장되어야 할 것이며, 이를 위한 품질 개선 연구는 반드시 필요할 것이다.
소형 드론은 위성 및 항공기와는 달리, 기상 조건과 같은 외부환경에 의해 불안정한 플랫폼으로 운용될 가능성이 높으므로 이에 대한 대응책이 필요하다[5]. 향후 드론 SAR 영상이 다양한 분야에 활용되기 위해서는 고품질의 영상 확보가 선행되어야 하며, 이를 위해 기존 시스템보다 더욱 정교한 품질 보상 기술이 요구될 것이다[6],[7].
향후 초소형 드론 SAR 탑재체를 통해 획득되는 SAR 영상은 도심 및 농림 관측이나 자연 재해 감시 등의 폭넓은 활용에 기여할 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
드론을 활용한 SAR 시스템을 적용하기 위해 선제적으로 해결해야 할 문제점은 무엇인가?
드론과 같은 소형 플랫폼의 적용을 위해서는 초소형 시스템의 제작 및 회전익 시스템의 요동 문제 해결이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 드론에 SAR를 탑재하여 영상을 획득할 경우 발생될 수 있는 현상을 제시하고, 실제 실험을 통해 획득된 영상을 분석하였다.
SAR이란 무엇인가?
SAR(Synthetic Aperture Radar)는 ‘합성개구레이다’라고 하며, 표적으로부터 반사된 마이크로파 신호를 이용하여 영상을 획득하는 시스템이다. SAR는 마이크로파를 기반으로 전천후 영상 획득이 가능하다.
FMCW 시스템의 장점은 무엇인가?
반면에, 소형 무인기는 운용고도가 비교적 낮으므로 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)의 활용이 가능하다 [2] . 또한, FMCW 시스템은 RF 회로구조가 비교적 간단하고 소규모 제작이 가능하므로 소형 무인기 탑재를 위한 SAR 시스템은 대부분 FMCW를 기반으로 개발되고 있다 [3] .
참고문헌 (14)
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M. Xing, X. Jiang, R. Wu, F. Zhou, and Z. Bao, "Motion compnesation for UAV SAR based on raw radar data", IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, vol. 47, no. 8, pp. 2870-626, 2009.
K. C de Macedo, R. Scheiber, and A. Moreira, "An autofocus approach for residual motion errors with application to airborne repeat-pass interferometry", IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, vol. 46, no. 10, pp. 3151-3162, 2008.
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