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문제 정의
- 본 논문에서는 항공기 기반의 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)-SAR 시스템의 레이다 영상복원을 위해 이용되는 back-projection 알고리즘에 간소화된 분할연산기법을 더한 수정된 back-projection 알고리즘을 제안한다. 단순화시킨 분할연산기법을 적용한 back-projection 알고리즘은 상대적으로 좁은 주사폭(swath width)과 긴 합성개구면(synthetic aperture)을 갖는 SAR 시스템의 영상복원에 적합하며, 획득된 신호영역과 복원영상 내 신호영역을 일정한 비율로 분할하여 각 영역 간 연산 중요도를 고려해 처리한다.
- 은 처리속도 개선 측면에서 우수한 성능을 보이지만, 일반적으로 다층구조의 분할연산기법을 이용한 상대적으로 복잡도가 높은 알고리즘으로 사용자 측면의 활용도가 다소 제한적인 측면이 있다. 이를 보다 직관적이고 단순화된 단일구조의 분할연산기법으로 대체함으로써 SAR 영상복원의 처리속도와 사용자 편의성을 높이고자 하였다.
제안 방법
- FMCW-SAR 시스템의 성능분석을 위해 분할연산기법 적용 전․후 특성과 계산중요도 범위설정을 위한 다양한 임계치(연산조합 간 편각 기준, φ=1°～6°) 적용 시 변화된 IRF(Impulse Response Function) 특성을 비교하였다.
- 그리고 기존 back-projection 알고리즘의 효율적 영상복원을 위해서 입력신호(sIF,r(ω, up))를 복원영상 내 목표물 지연 시간과 정합필터의 계산 결과가 최적화되도록 입력신호를 고해상 신호로 다시 샘플링(re-sampling)하는 과정을 포함하였다.
- 또한, 상대적으로 짧은 합성개구면 길이 200 m를 갖는 원시자료(샘플개수 1,024×4,096개)를 이용해 다양한 해상도(1 m/0.5 m/0.3 m)로 복원된 영상처리 결과를 비교분석하였다.
- 본 논문에서 제안한 간소화된 분할연산기법은 기존 back-projection 알고리즘을 기반으로 한 SAR 영상 복원과정의 계산효율을 개선하고, 보다 직관적이고 단순화된 분할기법을 제시하여 분할연산기법의 복잡도를 낮췄다. 앞서 설명한 간소화된 분할연산기법의 특징은 상대적으로긴 합성개구면과 좁은 주사폭을 갖는 항공기 기반 FMCWSAR 시스템에 적합하며, 항공기 요동보상과 다양한 신호처리 기법 연구를 위한 비교자료 획득을 위한 영상복원에 효과적으로 적용이 가능할 것으로 기대된다.
- 본 장에서는 효율적인 레이다 영상복원을 위해 기존 backprojection 알고리즘에 합성개구면을 기준으로 분할된 입력신호(레이다 수신신호, sIF,r(ω, u))와 출력 복원영상 영역 간의 연산을 기본으로 한 분할연산기법을 추가한 수정된 back-projection 알고리즘에 대해 설명하며, 모의실험을 통해 제안된 분할연산기법의 계산효율과 SAR 영상복원 특성을 검증한다.
- 분할연산기법을 적용한 SAR 영상복원 결과를 비교․검증하기 위해서 실제 항공기 기반 FMCW-SAR 시스템으로부터 획득된 원시자료를 back-projection 알고리즘을 기반으로 SAR 영상을 복원하였다. 처리결과 비교분석을 위해서 2016년 1월 대부도 인근 지역에서 획득된 레이다 원시자료(합성개구면 길이 약 1.
- 분할연산기법을 적용한 SAR 영상복원 및 신호처리 전과정은 MATLAB 프로그래밍과 개인 연구용 PC(CPU i53.8 GHz, 메모리 16 GBytes)를 기반으로 수행되었다.
- 분할연산기법을 적용해 복원된 SAR 영상의 비교분석을 위하여 앞선 그림 4의 예시에서 사용된 원시자료를 포함해 방위방향 샘플개수를 각 2,048/4,096/28,000개(합성개구면 길이 100/200/1,500 m)로 구분한 3종 9개의 원시자료 샘플을 이용해 각각의 처리속도를 비교분석하였다. 또한, 상대적으로 짧은 합성개구면 길이 200 m를 갖는 원시자료(샘플개수 1,024×4,096개)를 이용해 다양한 해상도(1 m/0.
- FMCW-SAR 시스템의 성능분석을 위해 분할연산기법 적용 전․후 특성과 계산중요도 범위설정을 위한 다양한 임계치(연산조합 간 편각 기준, φ=1°～6°) 적용 시 변화된 IRF(Impulse Response Function) 특성을 비교하였다. 점목표물의 특성 변화 분석은 분할연산기법 적용과 좁은 임계치 적용 시 그 특성변화가 민감할 것으로 예측되는 방위방향 양 끝단의 목표물 중 위쪽에 위치한 목표물을 기준으로 비교분석하였다.
- 이때, 복원된 SAR 영상(픽셀 개수 1,534×4,756개) 내 픽셀크기는 거리/방위 방향 각각 30 cm로 계산되었다. 최적화된 영상복원을 위해 정합필터 과정의 입력신호는 20배 증가된 re-sam-pling 과정을 포함하였다.
대상 데이터
- 간소화된 분할연산기법을 적용한 back-projrction 알고리즘 성능검증을 위해 실제 항공기 기반 FMCW-SAR 시스템으로부터 획득된 레이다 원시자료를 활용하였다. 사용된 항공기 기반 FMCW-SAR 시스템 제원은 표 1과 같으며, 이론적인 경사거리(slant-range) 해상도 30 cm의 성능을 갖는다.
- 모의실험을 위한 설정 조건은 본 연구에 사용된 실제 항공기 기반 FMCW-SAR 시스템 설정값(표 1 참조)을 기준으로 하였으며, 목표물 거리 450m, 주파폭 100m 그리고 방위방향 거리 200m의 SAR 원시신호(샘플개수 1,252×4,000개)와 복원영상을 모의실험하였다.
- 처리결과 비교분석을 위해서 2016년 1월 대부도 인근 지역에서 획득된 레이다 원시자료(합성개구면 길이 약 1.5 km, 주사폭 약 450 m, 샘플개수 1,024×28,000개, 용량～480 MBytes)를 이용하였다.
데이터처리
- Back-projection 알고리즘의 기본 연산과정과 본 논문에서 제안된 간소화된 분할연산과정은 각각 2장과 3장에서 설명되며, 제안된 분할연산기법을 실제 항공기 기반 FMCWSAR 원시자료에 적용하여 기존 알고리즘의 처리 결과와 그 특성을 4장에서 비교분석하였다.
이론/모형
- 3. Simulation results of back-projection algorithm applying the simplified factorizing-technique.
- 위 두 가지 관점의 문제점을 개선하기 위해서 간소화시킨 분할연산기법은 먼저 정합필터 연산과정의 계산효율이 최적화될 수 있도록 복원될 SAR 영상을 그림 2(a) 우측과 같이 특정 크기의 영상으로 분할하고, 이와 동일한 위치의 입력신호를 그림 2(a) 좌측과 같이 분할한다. 계산효율을 높이기 위해 소규모로 분할된 영역의 영상복원과정은 기존의 back-projection 알고리즘을 이용해 처리되며, 특정 분할영역의 SAR 영상 복원을 위해서 분할된 모든 입력 수신신호가 적용된다. 이때, SAR 영상 복원을 위해 분할된 영상과 상대적으로 먼 위치에 있어 계산결과에 영향을 덜 미치는 분할 입력신호를 연산과정에서 생략하여 계산시간을 더욱 단축시킬 수 있다.
- 분할연산기법을 적용한 back-projection 알고리즘의 성능분석을 위해 그림 3과 같은 모의실험을 수행하였다. 모의실험을 위한 설정 조건은 본 연구에 사용된 실제 항공기 기반 FMCW-SAR 시스템 설정값(표 1 참조)을 기준으로 하였으며, 목표물 거리 450m, 주파폭 100m 그리고 방위방향 거리 200m의 SAR 원시신호(샘플개수 1,252×4,000개)와 복원영상을 모의실험하였다.
- ))를 복원영상 내 목표물 지연 시간과 정합필터의 계산 결과가 최적화되도록 입력신호를 고해상 신호로 다시 샘플링(re-sampling)하는 과정을 포함하였다. 이때, 입력 신호는 내삽법(interpolation)을 이용하여 기존 신호 대비 10～100배의 고해상 신호로 변환하여 정합필터과정에 적용된다.
성능/효과
- 그 이유는 최적의 연산효율을 위해 설정된 특정 픽셀 수를 기준으로 한 분할영역 크기 설정값이 상대적으로 많은 수의 픽셀로 구성된 영상복원과정에서 그 효과가 더욱 크게 나타나기 때문이다. 다시 말해, 상대적으로 적은 수의 픽셀로 구성된 SAR 영상의 경우 영상분할이 적게 이루어지고, 그만큼 분할연산기법의 기대효과가 점차 줄어들어 분할연산기법 적용 전 back-projection 알고리즘의 처리속도에 수렴되는 결과를 나타낸다.
- 또한, 계산시간은 분할 연산기법 적용 전 144.8초, 적용 후 임계치 φ=6°, 3°, 1°의 설정 조건에 따라 각각 30.2초, 21.26초, 7.1초로 감소하였으며, 모의실험 결과 분할연산기법의 계산 중요도 범위설정을 위한 임계치는 FMCW-SAR 시스템의 송·수신안테나의 반전력빔폭 기준 50 % 미만의 설정값(φ<3°)에서 복원영상의 급격한 왜곡을 확인 할 수 있었으며, 50 % 이상의 임계치 설정값(φ≥3°)을 권한다.
- 모의실험 결과, 분할연산기법의 설정 임계치 φ=1°인 경우, 거리/방위방향 해상도는 각각 0.29 m와 0.37 m로 설정 임계치 φ=3° 이상의 기준 해상도 0.29 m와 0.18 m보다나빠지는 특성을 확인할 수 있다.
- 상대적으로 긴 합성개구면을 갖는 원시자료를 이용한 SAR 영상 복원 시 계산중요도를 고려한 분할연산기법의 임계치 설정과 그에 따른 연산량 감소는 처리속도 개선에 직접적인 영향을 미치며, 합성개구면이 길어질수록 다시 말해 입력 원시자료의 방위방향 자료길이가 커질수록 분할연산기법의 연산효율이 증가함을 알 수 있다. 이와 더불어 특정조건의 동일한 원시자료를 각기 다른 해상도를 갖도록 복원된 결과는 복원과정에서 픽셀 수가 증가하여 연산량이 증가될수록 분할연산기법의 효과가 두드러지게 된다.
- 상대적으로 좁은 빔폭과 긴 합성개구면을 갖는 항공기 기반 FMCW-SAR 시스템의 경우, 계산 중요도가 낮은 연산조합의 비율이 높아져 제안된 분할연산기법이 효과적으로 적용이 가능하며, 입력자료 분할과 분할연산기법의 적용은 정합필터과정의 연산량과 합성개구면 길이 등을 고려해 기존 back-projection 알고리즘에 쉽게 적용이 가능하다.
후속연구
- 본 논문에서 제안한 간소화된 분할연산기법은 기존 back-projection 알고리즘을 기반으로 한 SAR 영상 복원과정의 계산효율을 개선하고, 보다 직관적이고 단순화된 분할기법을 제시하여 분할연산기법의 복잡도를 낮췄다. 앞서 설명한 간소화된 분할연산기법의 특징은 상대적으로긴 합성개구면과 좁은 주사폭을 갖는 항공기 기반 FMCWSAR 시스템에 적합하며, 항공기 요동보상과 다양한 신호처리 기법 연구를 위한 비교자료 획득을 위한 영상복원에 효과적으로 적용이 가능할 것으로 기대된다.
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