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[국내논문] 실측자료 기반 함정 RCS 측정 및 산란점 분석 연구
A Study on RCS and Scattering Point Analysis Based on Measured Data for Maritime Ship 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.23 no.2, 2020년, pp.97 - 105  

정회인 (국방과학연구소 해양기술연구원) ,  박상홍 (부경대학교 전자공학과) ,  최재호 (포항공과대학교 전자전기공학과) ,  김경태 (포항공과대학교 전자전기공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In order to set up radar cross section(RCS) reduction factors for a target, the scattering point position of the target should be identified through inverse synthetic aperture radar(ISAR) image analysis. For this purpose, ISAR image focusing is important. Maritime ship is non-linear maneuvering in t...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 CAD 제작에 소요되는 시간과 비용을 절약하고 보다 더 실질적인 산란점 식별을 위해 해상환경에서 획득한 측정데이터에 대해 hourglass 및 ISAR 영상분석을 수행하였다. 또한, RCS 해석 소프트웨어를 이용하여 hourglass 및 ISAR 영상분석을 수행 하고 실측데이터로부터 얻어진 결과와 비교 및 분석을 수행하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
ISAR 2차원 영상형성의 문제점에 대해 말하라 ISAR 2차원 영상형성은 동일 산란점에 대하여 down -range와 cross-range 방향으로 표적의 반사신호를 맵핑하는 과정으로 레이더에 대한 표적의 관측각도 변화즉 회전기동이 필수적이다. 여기서 문제는 표적이 비선형적으로 회전운동이 발생할 경우 cross-range 방향 에서 동일한 산란점에 대하여 HRRP간 서로 다른 도플러 변이가 발생하고 이에 따른 위상오차가 발생한다. 회전운동보상(RMC)은 병진운동과 결합된 비선형적 회전기동에 따라 발생한 HRRP간의 위상오차를 추정하여 보상하는 과정이다.
엔트로피 최소화 방식이 무엇인가? 병진이동보상(Coarse TMC)을 위한 거리정렬방법으로 본 논문에서는 엔트로피 최소화 방식을 적용하였다[3]. 엔트로피 최소화 방식은 ISAR 영상형성의 전역 지표로 사용되는 average range profile(ARP)의 엔트로 피를 최소화하도록 HRRP를 정렬시키는 방법이다.
병진이동보상(Coarse TMC)을 위한 거리정렬방법에 무슨 방식을 적용하였나? 병진이동보상(Coarse TMC)을 위한 거리정렬방법으로 본 논문에서는 엔트로피 최소화 방식을 적용하였다[3]. 엔트로피 최소화 방식은 ISAR 영상형성의 전역 지표로 사용되는 average range profile(ARP)의 엔트로 피를 최소화하도록 HRRP를 정렬시키는 방법이다.
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참고문헌 (9)

  1. N. Levanon and E. Mozeson, "Radar Signals," John Wiley & Sons, Inc., Chapter 2-3, pp. 20-52, Jun. 2004. 

  2. C. Ozdemir, "Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging with MATLAB Algorithms," John Wiley & Sons, pp. 133-139, pp. 300-302, 2012. 

  3. 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 Trans. Geosci. Remote Sens., Vol. 6, No. 2, pp. 204-208, Apr. 2009. 

  4. T. Thayaparan, G. Lamproppoulos, S. K. Wong and E. Riseborough, "Application of Adaptive Joint Time-frequency Algorithm for Focusing Distorted ISAR Images from Simulated and Measured Radar Data," IEE Proc.-Radar Sonar Navigt., Vol. 150, No. 4. Aug. 2003. 

  5. Ling, H., Wang, Y., and Chen, V. C., "ISAR Image Formation and Feature Extraction Using Adaptive Joint Time-frequency Processing," Proc. SPIE - Int. Soc. Opt. Eng., 3708, pp. 424-432, 1997. 

  6. W. Brinkman, T. Thayaparan, "Focusing Inverse Synthetic Aperture Radar Images with Higher-order Motion Error Using the Adaptive Joint-time-frequency Algorithm Optimized with the Genetic Algorithm and the Particle Swarm Optimization Algorithm Comparison and Results," Proc. IET Signal Process., Vol. 3, No. 4, pp. 329-342, Jul. 2009. 

  7. B. S. Kang, J. H. Bae, S. E. Chung, C. H. Kim, K. T. Kim, "A Study on the Rotational Motion Compensation Method for ISAR Imaging," KJKIEES, 27(1), pp. 69-75, Jan. 2016. 

  8. L. Liu, F. Zhou, M.-L. Tao, B. Zhao, and Z. -J. Zhang, “Cross-range Scaling Method of Inverse Synthetic Aperture Radar Image based on Discrete Polynomial-phase Transform,” Proc. Radar Sonar Navigt., Vol. 9, No. 3, pp. 333-341, Mar. 2015. 

  9. J. Wang, X. Liu and Z. Zhou, "Minimum-entropy Phase Adjustment for ISAR," IEE Proc.-Radar Sonar Navig., Vol. 151, No. 4, Aug. 2004. 

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