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SAR-GMTI에서 지상이동표적의 속도 추정 기법
Ground Moving Target's Velocity Estimation in SAR-GMTI 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.28 no.2, 2017년, pp.139 - 146  

배창식 (광운대학교 전파공학과) ,  전현무 (광운대학교 전파공학과) ,  양동혁 (광운대학교 전파공학과) ,  양훈기 (광운대학교 전파공학과)

초록
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본 논문에서는 2채널 displaced phase center antenna(DPCA) 기반의 SAR-GMTI 시스템에서 지상이동 표적의 속도 정보를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제시된 알고리즘에서는 이동표적의 across-track 속도는 기존의 along-track interferometry(ATI) 기법을 이용하여 추정이 가능하다고 가정한 후 표적의 along-track 속도를 추정하는 방법을 제시한다. 이를 위해 기존 이동표적 구조를 변형하여 이동표적 속도를 영으로 만들고, 이를 레이다 속도에 반영하여 레이다 속도가 변화된 새로운 기하학적 구조를 얻는다. 이후 합성 개구면(synthetic aperture) 내의 subaperture 신호에 대한 푸리에 변환을 통해 공간 주파수 중심점 위치를 이용하여 표적의 along-track 속도를 추정한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 속도 추정 성능을 검증하고, 또한 추정된 속도가 보상되어 이동표적 영상의 해상도 및 SINR이 개선됨을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A ground moving target's velocity estimation algorithm applicable for a SAR-GMTI system using 2 channel displaced phase center antenna(DPCA) is proposed. In this algorithm, we assume target's across-track velocity can be estimated by along-track interferometry (ATI) and present a method to estimate ...

주제어

#SAR   #GMTI   #SAR-GMTI   #Along-Track Velocity Estimation   #Subaperture  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 2채널 SAR-GMTI 시스템에서 표적의 along-track 속도를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 이동하는 표적을 고정시킨 기하학적 구조에서 플랫폼의 움직임을 관측하고, 이로 인한 이동표적 SAR 영상의 왜곡특성을 분석하였다.
  • 본 논문에서는 합성 개구면(synthetic aperture)내의 subaperture 신호에 대한 푸리에 변환을 통해 공간 주파수 도메인에서 spectral center 위치 정보를 이용하여 표적의 along-track 속도를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 2장에서는 SAR-GMTI 시스템 동작 개요를 설명하고, 3장에서는 표적의 속도 추정 알고리즘 및 이를 적용한 이동표적 SAR 이미징 방법을 제시하며, 4장에서는 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘을 조사한다.

가설 설정

  • 그림 5는 DPCA 방법의 GMTI를 통한 클러터 억제 및 이동표적의 탐지 성능 개선을 보인 것이다. 클러터의 경우, 지형 환경에 따라 다양한 분포로 모델링이 가능하므로 본 논문에서는 모든 셀에 걸쳐 가우시안 분포로 존재한다고 가정하였다. 또한, 시스템의 물리적 오차 및 바람과 같은 미세한 변화로 인한 동일한 장면간의 decorrelation을 나타내기 위해 1이 아닌 0.
  • 표적의 across-track(x축) 속도는 기존에 널리 사용되는 방법인 ATI 기법을 이용하여 추정할 수 있다고 가정하였다. 플랫폼이 2채널 구조로 DPCA 조건을 만족하는 경우, 각 채널에 수신된 신호간의 ATI를 적용시킬 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
계산량을 줄이기 위한 방법으로 진행된 연구는? 계산량을 줄이기 위한 방법으로 실제 도로 환경에 대한 사전 지식(a priori knowledge)을 이용한 연구[6]와 second order Wigner-Ville distributuion(WVD)을 통한 timefrequency analysis 기법[7]을 이용한 연구 등이 진행되어왔다. 또한, multiple signal classification(MUSIC), Capon 기법을 이용하여 속도를 추정[8]하거나 segmented keystone transform(SKT)과 Doppler Lv's transform을 결합한 SKT-DLVT[9] 와 같은 새로운 방법에 대한 연구들도 계속해서 보고되고 있다.
Along-track 속도 추정에 사용되는 기법은? Along-track 속도 추정은 linear frequency modulated (LFM) 형태의 azimuth 신호를 추정하는 과정과 동일하기 때문에 정합필터뱅크(matched filter bank), fractional Fourier transform(FrFT), 그리고 time frequency analysis와 같이 기존에 사용되는 LFM 신호 추정 기법들이 사용되고 있다. 대부분의 기법들은 높은 계산량과 구현상의 문제들로 실제 SAR-GMTI 시스템에 적용되기 힘든 점이 있다.
Along-track 속도 추정기법들의 한계는? Along-track 속도 추정은 linear frequency modulated (LFM) 형태의 azimuth 신호를 추정하는 과정과 동일하기 때문에 정합필터뱅크(matched filter bank), fractional Fourier transform(FrFT), 그리고 time frequency analysis와 같이 기존에 사용되는 LFM 신호 추정 기법들이 사용되고 있다. 대부분의 기법들은 높은 계산량과 구현상의 문제들로 실제 SAR-GMTI 시스템에 적용되기 힘든 점이 있다. 따라서 알고리즘을 개선시키거나 새로운 접근 방법을 통한 속도 추정 알고리즘 연구[4]～[9]가 최근에 많이 진행되고 있다.
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참고문헌 (9)

  1. D. Cerutti-Maori, I. Sikaneta, and C. H. Gierull, "Optimum SAR/GMTI processing and its application to the radar satellite RADARSAT-2 for traffic monitoring", IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 50, pp. 3868- 3881, Oct. 2012. 

    상세보기 crossref

  2. S. Suchandt, H. Runge, H. Breit, U. Steinbrecher, A. Kotenkov, and U. Balss, "Automatic extraction of traffic flows using TerraSAR-X along-track interferometry", IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 48, no. 2, pp. 807-819, Feb. 2010. 

    상세보기 crossref

  3. S. V. Baumgartner, G. Krieger, "Multi-channel SAR for ground moving target indication", in Academic Press Library in Signal Processing: Communications and Radar Signal Processing, vol. 2, 1st ed., R. Chellappa and S. Theodoridis, Eds. New York, NY, USA: Academic, 2014, ch. 18, pp. 911-986. 

  4. S. V. Baumgartner, G. Krieger, "SAR traffic monitoring using time-frequency analysis for detection and parameter estimation", in Proc. IEEE Int. Geosci. Remote Sense. Symp., Boston, MA, USA, Jul. 2008, pp. 25-28. 

  5. J. Wu, Y. Jiang, G. Kuang, J. Lu, and Z. Li, "Parameter estimation for SAR moving target detection using fractional Fourier transform", in Proc. IEEE Int. Geosci. Remote Sense. Symp., Quebec City, QC, Canada, Jul. 2014, pp. 596-599. 

  6. S. V. Baumgartner, G. Krieger, "Fast GMTI algorithm for traffic monitoring based on a priori knowledge", IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 50, no. 11, pp. 4626-4641, Nov. 2012. 

    상세보기 crossref

  7. P. Huang, G. Liao, Z. Yang, X. Xia, J. Ma, and J. Zheng, "Ground maneuvering target imaging and high-order motion parameter estimation based on second-order keystone and generalized Hough-HAF transform", IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 55, no. 1, pp. 320-335, Jan. 2017. 

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  8. J. Wen, M. Bao, and S. Lin, "Estimating radial velocity for ground moving targets from multi-channel SAR by spectral estimation", in Proc. IET Int. Radar Conf., Apr. 14-16, 2013, pp. 1-4. 

  9. J. Tian, W. Cui, and X. Xia, "Parameter estimation of ground moving targets based on SKT-DLVT processing", IEEE Trans. Comput. Imag., vol. 2, no. 1, pp. 13-26, Mar. 2016. 

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