[논문]ISAR 영상 형성을 위한 PPP 기반 회전운동 보상기법 연구

강기봉; 박상홍; 강병수; 유보현; 김경태

doi:10.5515/kjkiees.2018.29.2.109

ISAR 영상 형성을 위한 PPP 기반 회전운동 보상기법 연구
Study of Rotational Motion Compensation Method Based on PPP for ISAR Imaging 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.29 no.2, 2018년, pp.109 - 117

강기봉 (포항공과대학교 전자전기공학과) , 박상홍 (부경대학교 전자공학과) , 강병수 (포항공과대학교 전자전기공학과) , 유보현 (포항공과대학교 전자전기공학과) , 김경태 (포항공과대학교 전자전기공학과)

초록
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비선형적으로 회전하는 표적의 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상을 형성하기 위해서는 표적의 수신 신호에 적절한 회전운동 보상기법을 수행해 주어야 한다. 대표적인 회전운동 보상기법인 prominent point processing(PPP)은 산란점의 위상정보를 이용하여 비선형 회전성분을 선형화하는 기법이다. 본 논문에서는 integrated cubic phase function(ICPF)을 이용하여 산란점의 위상정보를 추정한 다음 PPP를 수행하여 ISAR 영상을 형성하는 방법을 제안한다. ICPF는 다수의 산란점으로부터 중첩된 신호가 수신되었을 때 1차원 영역(domain)의 최댓값을 찾는 작업을 수행함으로써 산란점의 위상정보를 추정할 수 있다. 시뮬레이션 결과 ICPF를 이용한 산란점 위상정보 추정 후 PPP를 수행함으로써 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 실시간으로 높은 품질의 ISAR 영상을 획득하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In order to form focused inverse synthetic aperture radar(ISAR) images of a non-uniformly rotating target, rotational motion compensation(RMC) should be performed. Prominent point processing(PPP), one of the most representative RMC methods, is used to compensate nonlinear rotation motion by exploiting the phase signals of scatterers. In this paper, we propose a new RMC method based on the integrated cubic phase function(ICPF). The ICPF requires only one-dimensional(1-D) maximization to estimate the phases of multi-component signals. Simulation results using a point scatterers model in the absence of dominant scatterers validate that PPP based on ICPF can achieve well-focused ISAR images in real time.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 기존의 PPP 기반 운동성분 보상 기법을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 ICPF 기법을 이용하여 산란점의 위상성분을 추정한 다음 PPP 기반 회전성분 보상 기법을 적용하여 ISAR 영상을 획득하였다.
본 논문에서는 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 빠른 속도로 높은 품질의 ISAR 영상을 형성하기 위한 PPP 기법을 연구하였다. 먼저, 표적이 존재하는 레인지빈을 선택 후, integrated cubic phase function(ICPF)^[8]을 이용하여 산란점의 위상 정보를 추정하였다.

가설 설정

본 시뮬레이션에서는 25개의 점산란원으로 구성된 평행사변형 형태의 점산란원 모델을 사용하였으며(그림 2). 첩신호를 송신하는 레이다를 가정하였다. 레이다의 시뮬레이션 조건은 표 1과 같고, 표 2에는 기동하는 표적의 시뮬레이션 환경을 명시하였다.

제안 방법

따라서 본 논문에서는 추정된 hr(t)를 이용하여 모든 산란원들의 회전성분이 선형화 되는 t′을 정의한 후, 수신 신호를 t′에 재배치함으로써 회전운동 보상 기법을 수행하였다.
본 논문에서는 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 빠른 속도로 높은 품질의 ISAR 영상을 형성하기 위한 PPP 기법을 연구하였다. 먼저, 표적이 존재하는 레인지빈을 선택 후, integrated cubic phase function(ICPF)^[8]을 이용하여 산란점의 위상 정보를 추정하였다. 여기서 ICPF는 linear frequency-modulated(LFM) 신호의 변수를 추정하는 방법 중 하나로, 1차원 영역(domain)에서 최댓값을 찾음으로써 빠른 연산시간 내 위상함수의 추정을 가능하게 한다.
본 절에서는 PU-LR, AJTF, PSO 그리고 본 논문에서 제안된 ICPF 기반의 회전운동 보상 알고리즘의 성능을 비교 분석한다. 본 시뮬레이션에서는 25개의 점산란원으로 구성된 평행사변형 형태의 점산란원 모델을 사용하였으며(그림 2).

대상 데이터

본 절에서는 PU-LR, AJTF, PSO 그리고 본 논문에서 제안된 ICPF 기반의 회전운동 보상 알고리즘의 성능을 비교 분석한다. 본 시뮬레이션에서는 25개의 점산란원으로 구성된 평행사변형 형태의 점산란원 모델을 사용하였으며(그림 2). 첩신호를 송신하는 레이다를 가정하였다.
또한 ICPF는 위상신호가 중첩되어 있는 경우에도 변수 추정이 가능하게 한다는 특징이 있다^[8]. 추정된 위상정보를 이용하여 PPP 기반 회전운동 보상 기법을 수행함으로써 성공적으로 ISAR 영상을 획득하였다.

이론/모형

ISAR 영상의 품질을 정략적으로 평가하기 위해 엔트로피(entropy)를 이용하였다. 여기서 엔트로피가 높을수록 무질서하다는 것을 의미하므로 엔트로피가 낮은 영상이 일반적으로 품질이 좋은 영상이라 판단한다^[10].
본 논문에서는 기존의 PPP 기반 운동성분 보상 기법을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 ICPF 기법을 이용하여 산란점의 위상성분을 추정한 다음 PPP 기반 회전성분 보상 기법을 적용하여 ISAR 영상을 획득하였다. 제안된 기법은 기존의 PPP 기반 회전운동 보상 기법들의 한계점을 보완함으로써 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 우수한 품질의 ISAR 영상을 획득할 수 있었다.
표 2에 명시된 조건으로 기동하는 표적의 수신 신호에펄스 압축을 수행한 다음, 거리정렬^[10]및 병진운동 보상기법^[6]을 수행하였다. 앞서 언급한 바와 같이 표적의 회전성분이 비선형이므로 회전성분 보상 기법을 적용하지 않고 획득한 ISAR 영상(그림 3)은 초점이 맞지 않는 것을 확인할 수 있으며, 이때의 영상 엔트로피는 11.

성능/효과

기존에 존재하는 기법인 PU-LR, AJTF 그리고 PSO 기반의 회전운동 보상을 수행 후 형성된 ISAR 영상들은 각각 그림 4(a)~그림 4(c)와 같다. PU-LR을 이용하여 회전성분 보상 기법을 수행하는데 걸리는 시간은 0.302초로 매우 빠른 시간에 회전운동 보상을 수행하는 것을 확인할 수 있다. 그러나 본 시뮬레이션에서 사용된 표적의 경우 그림 2와 같이 어떤 레인지 빈에서도 지배적 산란원 없이 다중산란원들이 존재하기 때문에, PU-LR을 이용할 경우 정확한 위상 추정을 할 수 없게 된다.
상기의 기법들과는 반대로 본 논문에서 제안한 기법의 경우 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서도 매우 빠른 연산시간 내 성공적인 회전운동 보상을 수행할 수 있었다. 따라서 제안된 기법을 이용할 경우, 기존의 기법들에 비해 보다 더 실질적이고 효율적인 회전운동 보상을 가능하게 한다는 것을 확인할 수 있다.
반면 본 논문에서 제안된 ICPF 기법의 경우 상호상관성분을 제거함으로써 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 산란원의 위상정보를 추정할 수 있었다. 이에 대한 결과로 획득된 위상정보를 이용하여 회전보상 기법을 수행함으로써 엔트로피가 8.
정리하면 PU-LR 기법은 실시간 영상 획득이 가능한 수준의 수행 속도를 보였지만, 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 초점이 맞지 않는 ISAR 영상을 형성하였다. 반면, AJTF와 PSO 기법은 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서도 초점이 잘 맞는 ISAR 영상형성이 가능하였다. 하지만 ISAR 영상을 형성하기 위해 많은 연산시간이 요구되므로 실시간 영상 형성을 요하는 환경에서는 사용되기 힘들다.
6인 우수한 품질의 ISAR 영상(그림 5)을 형성할 수 있었다. 뿐만 아니라 제안된 기법의 수행 속도는 0.62초로 실시간 영상 획득이 가능한 수준의 성능을 보였다.
하지만 ISAR 영상을 형성하기 위해 많은 연산시간이 요구되므로 실시간 영상 형성을 요하는 환경에서는 사용되기 힘들다. 상기의 기법들과는 반대로 본 논문에서 제안한 기법의 경우 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서도 매우 빠른 연산시간 내 성공적인 회전운동 보상을 수행할 수 있었다. 따라서 제안된 기법을 이용할 경우, 기존의 기법들에 비해 보다 더 실질적이고 효율적인 회전운동 보상을 가능하게 한다는 것을 확인할 수 있다.
반면 본 논문에서 제안된 ICPF 기법의 경우 상호상관성분을 제거함으로써 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 산란원의 위상정보를 추정할 수 있었다. 이에 대한 결과로 획득된 위상정보를 이용하여 회전보상 기법을 수행함으로써 엔트로피가 8.6인 우수한 품질의 ISAR 영상(그림 5)을 형성할 수 있었다. 뿐만 아니라 제안된 기법의 수행 속도는 0.
제안된 기법은 기존의 PPP 기반 회전운동 보상 기법들의 한계점을 보완함으로써 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 우수한 품질의 ISAR 영상을 획득할 수 있었다. 이와 더불어 빠른 속도로 회전운동 보상 기법을 수행함으로써 실시간 ISAR 영상 획득이 가능하였다.
각 기법의 수행 시간 및 ISAR 영상의 엔트로피는 다음표 3과 같다. 정리하면 PU-LR 기법은 실시간 영상 획득이 가능한 수준의 수행 속도를 보였지만, 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 초점이 맞지 않는 ISAR 영상을 형성하였다. 반면, AJTF와 PSO 기법은 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서도 초점이 잘 맞는 ISAR 영상형성이 가능하였다.
제안된 기법은 ICPF 기법을 이용하여 산란점의 위상성분을 추정한 다음 PPP 기반 회전성분 보상 기법을 적용하여 ISAR 영상을 획득하였다. 제안된 기법은 기존의 PPP 기반 회전운동 보상 기법들의 한계점을 보완함으로써 지배적 산란점이 존재하지 않는 환경에서 우수한 품질의 ISAR 영상을 획득할 수 있었다. 이와 더불어 빠른 속도로 회전운동 보상 기법을 수행함으로써 실시간 ISAR 영상 획득이 가능하였다.

후속연구

하지만 실제 측정 환경에서는 표적의 기동을 예상할 수 없을 뿐만 아니라 잡음과 클러터가 존재할 수 있기 때문에 시뮬레이션 환경에서 예상하지 못한 문제가 실제측정 시 발생할 수 있다. 현재 본 연구의 저자들은 추가적인 연구를 통해 실제 측정데이터를 이용하여 제안된 기법을 검증할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상 형성이란?	Inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상 형성은 이동하는 표적의 레이다 수신 신호를 이용하여 2차원의 고해상도 영상을 만드는 기법을 의미한다[1]～[5]. ISAR 영상을 이용하면 전파 회절에 의해 결정되는 산란점 분포를 이차원에서 확인 가능하므로 자동표적인식(Automatic Tar- get Recognition: ATR) 및 non-cooperative target recognition(NCTR)을 통한 표적의 피아 식별을 보다 더 효율적으로 수행할 수 있게 된다.
	ISAR 영상 형성 시 이동하는 표적의 운동 성분은 어떻게 나뉘는가?	ISAR 영상 형성 시 이동하는 표적의 운동 성분은 병진운동(Translational Motion: TM)과 회전운동(Rotational Motion: RM)으로 나눌 수 있다. 병진운동은 레이다와 표적사이의 거리를 변화시키는 성분이고, 회전운동은 표적이회전축을 중심으로 회전하는 성분이다.
	prominent point processing 기법이 ISAR 응용분야에서 널리 활용되는 이유는 무엇인가?	비선형 회전 성분을 보상하는 대표적인 기법 중 하나인prominent point processing(PPP)[4]～[7]은 보간법(interpolation)을 이용하여 coherent processing interval(CPI) 동안 수신된 레이다 신호가 선형 회전성분을 가지도록 재배치함으로써 RMC를 수행하는 기법이다. 이는 개념적으로 쉽고 구현이 간단하기 때문에 ISAR 응용분야에서 널리 활용되고 있다. 여기서 PPP 기반 회전운동 보상을 수행하기위해서는 단일 산란점의 위상정보 추정이 필수적이다.

참고문헌 (10)

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10.5515/KJKIEES.2014.25.9.952 배지훈, 강병수, 김경태, 양은정, “데이터 손실이 있는 RCS 데이터에서 압축 센싱 이론을 적용한 ISAR 영상 복원 알고리즘 연구,” 한국전자파학회논문지, 25(9), pp. 952-958, 2014년 9월. 10.5515/KJKIEES.2014.25.9.952

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10.1049/iet-spr.2009.0102 T. Thayaparan, W. Brinkman, and G. Lampropoulos, “Inverse synthetic aperture radar image focusing using fast adaptive joint time-frequency and three-dimensional motion detection on experimental radar data,” IET Signal Processing, vol. 4, no. 4, pp. 382-394, Aug. 2010. 10.1049/iet-spr.2009.0102

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10.1049/iet-spr.2009.0046 Y. Li, Y. Fu, X. Li, and L. Le-wei, “ISAR imaging of multiple targets using particle swarm optimisation - adaptive joint time frequency approach,” IET Signal Processing, vol. 4, no. 4, pp. 343-351, Aug. 2010. 10.1049/iet-spr.2009.0046

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10.1109/7.53413 S. A. S. Werness, W. G. Carrara, L. S. Joyce, and D. B. Franczak, “Moving target imaging algorithm for SAR data,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 26, no. 1, pp. 57-67, Jan. 1990. 10.1109/7.53413

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10.5515/KJKIEES.2016.27.1.69 강병수, 배지훈, 정성은, 김찬홍, 김경태, “ISAR 영상 형성을 위한 회전운동보상 기법 연구,” 한국전자파학회논문지, 27(1), pp. 69-75, 2016년 1월. 10.5515/KJKIEES.2016.27.1.69

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10.1002/9781118178072 C. Ozdemir, Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging with MATLAB Algorithms, John Wiley & Sons, 2012, pp. 133-139. 10.1002/9781118178072
10.1109/LGRS.2008.2010562 D. Zhu, L. Wang, Y. Yu, Q. Tao, and Z. Zhu, “Robust ISAR range alignment via minimizing the entropy of the average range profile,” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 6, no. 2, pp. 204-208, Apr. 2009. 10.1109/LGRS.2008.2010562

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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