KR102015177B1 - Apparatus for autofocusing and cross range scaling of isar image using compressive sensing and method thereof - Google Patents
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Abstract
본 발명은 압축 센싱을 이용한 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법은 타겟에 대한 희소 개구 신호를 입력받는 단계, 상기 희소 개구 신호의 각 거리빈 별로 거리빈에 포함된 산란점의 잔차 신호와 기 저장된 센싱 행렬간 피어슨 상관 계수(pearson’s correlation coefficient)를 이용하여 산란점에 대한 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 파라미터를 추정하고 상기 파라미터에 대응하는 진폭을 산출하는 단계, 상기 추정된 파라미터 및 산출된 진폭을 이용하여 상기 희소 개구 신호에 대응하는 ISAR 영상 신호를 재구성하는 단계, 상기 재구성된 ISAR 영상 신호를 이용하여 병진 및 불규칙 회전에 대응하는 신호 성분을 제거한 후 푸리에 변환을 통해 오토포커싱(auto-focusing)된 ISAR 영상을 생성하는 단계, 그리고 상기 추정된 파라미터를 통해 산출된 상기 타겟의 각속도를 이용하여 수직 거리 해상도를 산출하고 상기 수직 거리 해상도에 따라 상기 생성된 ISAR 영상을 수직 거리 스케일링하는 단계를 포함한다.이와 같이 본 발명에 따르면, 희소 개구 신호를 타겟의 병진 운동 및 불규칙한 회전 운동에 따른 위상 오류 신호가 제거된 완전한 ISAR 영상 신호로 복원할 수 있다. The present invention relates to an apparatus and method for auto focusing and vertical distance scaling of an ISAR image using compression sensing. According to the present invention, an autofocus and vertical distance scaling method of an ISAR image may include receiving a rare aperture signal for a target, a residual signal of a scattering point included in a distance bin for each distance bin of the rare aperture signal, and previously stored sensing Estimating parameters according to coordinates, translations, and irregular rotations for scattering points using an inter-matrix Pearson's correlation coefficient and calculating amplitudes corresponding to the parameters, using the estimated parameters and calculated amplitudes Reconstructing the ISAR video signal corresponding to the sparse aperture signal, removing signal components corresponding to translational and irregular rotation by using the reconstructed ISAR video signal, and then autofocusing through Fourier transform. Generating an image, and an angular velocity of the target calculated through the estimated parameters Calculating a vertical distance resolution and scaling the generated ISAR image according to the vertical distance resolution. Thus, according to the present invention, a sparse aperture signal is applied to a target's translational motion and irregular rotational motion. The resulting phase error signal can be reconstructed with the full ISAR video signal removed.
Description
본 발명은 압축 센싱을 이용한 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 압축 센싱을 통해 희소 개구 ISAR 신호를 복원함으로써 연산량 및 ISAR 영상의 품질을 향상시키기 위한 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치와 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for auto focusing and vertical distance scaling of an ISAR image using compression sensing, and more particularly, to reconstruct a rare aperture ISAR signal through compression sensing, thereby improving the throughput and the quality of the ISAR image. An apparatus and method for auto focusing and vertical distance scaling of an image.
고해상도 레이더는 항공기의 표적 분류 및 항공기 통행 제어를 포함한 많은 군사 및 민간 분야에서 널리 사용된다. 이것은 다른 원격 감지 기술에 비해 전천후 상황에서 강인한 성능, 상대적으로 높은 타겟 식별 능력 및 간섭 억제와 같은 장점이 있기 때문이다.High resolution radars are widely used in many military and civilian fields, including target classification and aircraft traffic control. This is because it has advantages such as robust performance, relatively high target identification capability, and interference suppression in all weather conditions compared to other remote sensing technologies.
일반적으로 역합성 개구면 레이다 (ISAR) 기술을 이용하여 고해상도의 타겟 영상을 얻을 수 있는데, 좋은 거리 해상도는 광대역 신호를 전송함으로써 얻을 수 있는 반면, 좋은 수직 거리 해상도는 서로 다른 애스펙트 앵글에서 표적으로부터의 돌아오는 반향 신호를 코히런트하게 처리함으로써 얻어진다. In general, high-resolution target images can be obtained using inverse synthetic aperture radar (ISAR) techniques, while good distance resolution can be obtained by transmitting a wideband signal, while good vertical distance resolution can be obtained from targets at different aspect angles. Obtained by coherently processing the return echo signal.
하지만 관측된 반향 데이터 세트에 일부 데이터 세트가 누락되어 있는 경우, 푸리에 변환(FT)을 기반으로 하는 2차원(2D) 영상화 방법을 사용하여서는 올바른 ISAR 영상을 얻을 수 없다. However, if some of the data sets are missing from the observed echo data set, a correct ISAR image cannot be obtained using a two-dimensional (2D) imaging method based on Fourier transform (FT).
도 1은 희소 개구 신호를 나타낸 도면이다. 1 is a diagram illustrating a rare aperture signal.
도 1에서와 같이, ISAR 영상 신호에서 n번째 거리빈이 M개의 버스트로 구성된다고 가정한다. 이때 다른 레이더 활동과 같은 간섭으로 인해 데이터를 받지 못하는 구간(vacant aperture data)이 발생하게 된다. 즉 수신된 ISAR 영상 신호는 일부 구간에서만 데이터를 수신하게 되는데(s1,n, s2,n, … , sK,n), 이에 따라 ISAR 영상 신호는 희소 개구 신호가 된다. As shown in FIG. 1, it is assumed that an nth distance bin is composed of M bursts in an ISAR video signal. In this case, vacant aperture data is generated due to interference such as other radar activity. That is, the received ISAR video signal receives data only in a partial interval (s 1, n , s 2, n ,..., S K, n ), and thus the ISAR video signal becomes a rare aperture signal.
이와 같은 희소 개구(sparse-aperture, SA) 신호를 사용하여 FT 기반 ISAR 영상을 생성하는 경우, 병진 운동(translational motion, TM) 및 불균일한 회전 운동(rotational motion, RM) 효과에 관계없이 높은 사이드 로브가 발생하여 영상 품질이 크게 저하된다.When generating FT-based ISAR images using such sparse-aperture (SA) signals, high side lobes regardless of translational and non-uniform rotational (RM) effects Occurs and the image quality is greatly degraded.
위와 같은 문제점을 해결하고자 압축 센싱 기법을 이용하여 SA 데이터 세트로부터 ISAR 영상 재구성하는 연구가 진행 중에 있다. 압축 센싱 이론에 따르면, 알려지지 않은 성긴 신호의 정확한 복구는 희소성이 제한된 최적화 문제를 해결함으로써 제한된 측정을 통해 달성될 수 있음이 잘 알려져 있다. In order to solve the above problems, a study of reconstructing ISAR image from SA data set using compression sensing technique is underway. Compression sensing theory is well known that accurate recovery of unknown coarse signals can be achieved through limited measurements by solving the optimization problem of scarcity.
하지만 종래 압축 센싱 기법을 이용한 ISAR 영상 신호 복원의 경우 ISAR 영상의 모든 픽셀 값을 추정하게 되는데, 이 경우 연산 비용이 크고 비효율적이다. 또한 직교 매칭 추적의 내적 연산은 센싱 사전 행렬의 열과 측정 벡터간의 유사성에 민감도가 없으므로 복원 능력이 떨어지는 문제점이 있다. However, in the case of reconstructing the ISAR video signal using the conventional compression sensing method, all pixel values of the ISAR video are estimated. In this case, the computational cost is large and inefficient. In addition, the inner product of orthogonal matching tracking has a problem in that the resilience is poor because it is not sensitive to the similarity between the columns of the sensing dictionary matrix and the measurement vector.
따라서 종래 압축 센싱 기법을 이용한 ISAR 영상 신호 복원 알고리즘의 문제점을 해결하는 새로운 방법이 요구된다. Therefore, a new method for solving the problem of the ISAR image signal reconstruction algorithm using the conventional compression sensing technique is required.
본 발명의 배경이 되는 기술은 한국등록특허 제10-1617620호(2016.05.03.공고)에 개시되어 있다.The background technology of the present invention is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1617620 (2016.05.03.).
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 압축 센싱을 통해 희소 개구 ISAR 신호를 복원함으로써 연산량 및 ISAR 영상의 품질을 향상시키기 위한 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치와 그 방법을 제공하기 위한 것이다.An object of the present invention is to provide an apparatus and method for auto focusing and vertical distance scaling of an ISAR image to improve the amount of computation and the quality of the ISAR image by reconstructing the rare aperture ISAR signal through compression sensing.
이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시예에 따르면 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법은 타겟에 대한 희소 개구 신호를 입력받는 단계, 상기 희소 개구 신호의 각 거리빈 별로 거리빈에 포함된 산란점의 잔차 신호와 기 저장된 센싱 행렬간 피어슨 상관 계수(pearson’s correlation coefficient)를 이용하여 산란점에 대한 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 파라미터를 추정하고 상기 파라미터에 대응하는 진폭을 산출하는 단계, 상기 추정된 파라미터 및 산출된 진폭을 이용하여 상기 희소 개구 신호에 대응하는 ISAR 영상 신호를 재구성하는 단계, 상기 재구성된 ISAR 영상 신호를 이용하여 병진 및 불규칙 회전에 대응하는 신호 성분을 제거한 후 푸리에 변환을 통해 오토포커싱(auto-focusing)된 ISAR 영상을 생성하는 단계, 그리고 상기 추정된 파라미터를 통해 산출된 상기 타겟의 각속도를 이용하여 수직 거리 해상도를 산출하고 상기 수직 거리 해상도에 따라 상기 생성된 ISAR 영상을 수직 거리 스케일링하는 단계를 포함한다. According to an embodiment of the present invention for achieving the above technical problem, a method for autofocusing and vertical distance scaling of an ISAR image comprises receiving a sparse aperture signal for a target, and scattering included in a distance bin for each distance bin of the sparse aperture signal Estimating a parameter according to the coordinates, translation, and irregular rotation of the scattering point using a residual signal of a point and a stored stored Pearson's correlation coefficient, and calculating an amplitude corresponding to the parameter. Reconstructing the ISAR video signal corresponding to the sparse aperture signal using the calculated parameters and the calculated amplitude, and using a reconstructed ISAR video signal to remove signal components corresponding to translation and irregular rotation, Generating an auto-focused ISAR image, and the estimation Using the angular velocity of the target calculated by the parameter calculating the perpendicular distance resolution, comprising the step of vertical distance scale the ISAR image of the generated according to the vertical distance resolution.
상기 진폭을 산출하는 단계는, 제1 산란점에 대한 제1 잔차 신호와 기저 함수 벡터간 피어슨 상관 계수를 산출하는 단계, 상기 피어슨 상관 계수가 최대가 되는 기저 함수 벡터의 계수를 상기 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 제1 파라미터로 추정하는 단계, 그리고 상기 제1 파라미터에 대응하는 기저 함수 벡터를 이용해 상기 제1 잔차 신호에 최소제곱법을 수행하여 상기 제1 산란점에 대응하는 신호의 제1 진폭을 산출하는 단계를 포함할 수 있다. The calculating of the amplitude may include calculating a Pearson correlation coefficient between the first residual signal for the first scattering point and the basis function vector, and calculating the coefficients of the basis function vector at which the Pearson correlation coefficient is maximum, the coordinates, translations, and the like. Estimating a first parameter according to an irregular rotation, and performing a least square method on the first residual signal using a basis function vector corresponding to the first parameter, thereby performing a first amplitude of the signal corresponding to the first scattering point. It may include the step of calculating.
상기 ISAR 영상 신호를 재구성하는 단계는, 상기 제1 잔차 신호, 제1 파라미터 및 제1 진폭을 이용하여 제2 잔차 신호를 산출하는 단계, 그리고 상기 제1 및 제2 잔차 신호를 이용하여 산출된 비용 함수와 기 설정된 임계값을 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 ISAR 영상 신호를 재구성하거나 제2 산란점에 대하여 파라미터 추정하여 진폭을 산출하는 단계를 포함할 수 있다. The reconstructing the ISAR image signal may include calculating a second residual signal using the first residual signal, the first parameter, and the first amplitude, and using the first and second residual signals. Comparing a function and a predetermined threshold value, and reconstructing the ISAR image signal or parameter estimation for the second scattering point according to the comparison result may include calculating the amplitude.
상기 진폭을 산출하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 파라미터()를 추정할 수 있다. The calculating of the amplitude may be performed by using the following equation. ) Can be estimated.
여기서 이고, 는 i번째 산란점에 대한 신호 벡터이고, 는 상기 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고, 및 각각 와 의 표준 편차이고 E[]는 예상 연산자이고, 와 는 각각 와 의 평균 벡터이다. here ego, Is the signal vector for the i th scattering point, Is a residual signal vector for the i th scattering point, And each Wow Is the standard deviation of E [ ] Is the expected operator, Wow Are each Wow Is the mean vector of.
상기 파라미터에 대응하는 진폭을 산출하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 진폭()을 산출할 수 있다. The calculating of the amplitude corresponding to the parameter may be performed using the following equation. ) Can be calculated.
여기서 는 상기 추정된 매개 변수 에 기반한 기저 함수 벡터이다.here Is the estimated parameter Based function vector based on.
상기 제2 잔차 신호를 산출하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 제2 잔차 신호를 산출할 수 있다. In the calculating of the second residual signal, the second residual signal may be calculated using the following equation.
여기서 는 n번째 거리빈의 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고, 는 n번째 거리빈의 i+1번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이다.here Is the residual signal vector for the i th scattering point of the n th distance bin, Is the residual signal vector for the i + 1th scattering point of the nth distance bin.
상기 비용 함수(C1)는, 아래의 수학식을 이용하여 산출될 수 있다. The cost function C 1 may be calculated using the following equation.
여기서 δ는 상기 기 설정된 임계값이다.Δ is the preset threshold.
본 발명의 다른 실시예에 따른 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치는 타겟에 대한 희소 개구 신호를 입력받는 입력부, 상기 희소 개구 신호의 각 거리빈 별로 거리빈에 포함된 산란점의 잔차 신호와 기 저장된 센싱 행렬간 피어슨 상관 계수(pearson’s correlation coefficient)를 이용하여 산란점에 대한 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 파라미터를 추정하고 상기 파라미터에 대응하는 진폭을 산출하는 산출부, 상기 추정된 파라미터 및 산출된 진폭을 이용하여 상기 희소 개구 신호에 대응하는 ISAR 영상 신호를 재구성하는 재구성부, 상기 재구성된 ISAR 영상 신호를 이용하여 병진 및 불규칙 회전에 대응하는 신호 성분을 제거한 후 푸리에 변환을 통해 오토포커싱(auto-focusing)된 ISAR 영상을 생성하는 영상 생성부, 그리고 상기 추정된 파라미터를 통해 산출된 상기 타겟의 각속도를 이용하여 수직 거리 해상도를 산출하고 상기 수직 거리 해상도에 따라 상기 생성된 ISAR 영상을 수직 거리 스케일링하는 스케일링부를 포함한다. According to another embodiment of the present invention, an autofocus and vertical distance scaling apparatus of an ISAR image includes an input unit for receiving a sparse aperture signal for a target, and a residual signal of a scattering point included in a distance bin for each distance bin of the sparse aperture signal. A calculation unit for estimating a parameter according to coordinates, translation, and irregular rotation of scattering points using the stored Pearson's correlation coefficient between sensing matrices, and calculating an amplitude corresponding to the parameter, the estimated parameter and the calculation A reconstruction unit for reconstructing the ISAR image signal corresponding to the rare aperture signal using the amplitude, and removing the signal components corresponding to the translational and irregular rotation using the reconstructed ISAR image signal and then autofocusing through a Fourier transform. an image generator for generating a focused IRR image, and the estimated parameter And a scaling unit configured to calculate a vertical distance resolution using the calculated angular velocity and to vertically scale the generated ISAR image according to the vertical distance resolution.
이와 같이 본 발명에 따르면, 희소 개구 신호를 타겟의 병진 운동 및 불규칙한 회전 운동에 따른 위상 오류 신호가 제거된 완전한 ISAR 영상 신호로 복원할 수 있다. 또한 신호 복원과 위상 오류 제거를 동시에 진행할 수 있고 푸리에 변환을 통해 ISAR 영상을 생성할 수 있으므로 연산량을 줄일 수 있다 Thus, according to the present invention, the sparse aperture signal can be reconstructed into a complete ISAR image signal from which phase error signals due to translational and irregular rotational movements of the target are removed. In addition, signal reconstruction and phase error elimination can be performed at the same time, and Fourier transform can be used to generate ISAR images, thus reducing the amount of computation.
뿐만 아니라 ISAR 신호 복원 과정에서 추정된 파라미터를 이용하여 타겟의 회전 속도를 정확히 산출할 수 있어 스케일링이 잘 맞춰진 ISAR을 획득할 수 있다.In addition, the rotation speed of the target can be accurately calculated using the parameters estimated during the ISAR signal reconstruction process to obtain a well-balanced ISAR.
도 1은 희소 개구 신호를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법의 순서도이다.
도 4는 도 3의 S320 및 S330 단계를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 도 3의 S340 단계를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 도 3의 S350 단계를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다. 1 is a diagram illustrating a rare aperture signal.
2 is a block diagram of a device for auto focusing and vertical distance scaling of an ISAR image according to an exemplary embodiment of the present invention.
3 is a flowchart of a method for auto focusing and vertical distance scaling of an ISAR image according to an exemplary embodiment of the present invention.
4 is a flowchart for describing in detail the steps S320 and S330 of FIG. 3.
FIG. 5 is a flowchart for describing operation S340 of FIG. 3 in detail.
FIG. 6 is a flowchart for describing operation S350 of FIG. 3 in detail.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention. As those skilled in the art would realize, the described embodiments may be modified in various different ways, all without departing from the spirit or scope of the present invention. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and like reference numerals designate like parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is said to "include" a certain component, it means that it may further include other components, except to exclude other components unless specifically stated otherwise.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치의 구성도이다. 2 is a block diagram of a device for auto focusing and vertical distance scaling of an ISAR image according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 2에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치(200)는 입력부(210), 산출부(220), 재구성부(230), 영상 생성부(240) 및 스케일링부(250)를 포함한다. As shown in FIG. 2, the
우선 입력부(210)는 타겟에 대한 희소 개구 신호를 입력받는다. First, the
다음으로 산출부(220)는 희소 개구 신호의 각 거리빈 별로 거리빈에 포함된 산란점의 잔차 신호와 기 저장된 센싱 행렬간 피어슨 상관 계수(pearson’s correlation coefficient)를 이용하여 산란점에 대한 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 파라미터를 추정하고 파라미터에 대응하는 진폭을 산출한다. Next, the
구체적으로 산출부(220)는 제1 산란점에 대한 제1 잔차 신호와 기저 함수 벡터간 피어슨 상관 계수를 산출한다. 그리고 산출부(220)는 피어슨 상관 계수가 최대가 되는 기저 함수 벡터의 계수를 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 제1 파라미터로 추정한다. 그러면 산출부(220)는 제1 파라미터에 대응하는 기저 함수 벡터를 이용해 제1 잔차 신호에 최소제곱법을 수행하여 제1 산란점에 대응하는 신호의 제1 진폭을 산출한다. In detail, the
다음으로 재구성부(230)는 추정된 파라미터 및 산출된 진폭을 이용하여 희소 개구 신호에 대응하는 ISAR 영상 신호를 재구성한다. Next, the
구체적으로 재구성부(230)는 제1 잔차 신호, 제1 파라미터 및 제1 진폭을 이용하여 제2 잔차 신호를 산출한다. 그리고 재구성부(230)는 제1 및 제2 잔차 신호를 이용하여 산출된 비용 함수와 기 설정된 임계값을 비교하고, 비교 결과에 따라 ISAR 영상 신호를 재구성하거나 제2 산란점에 대하여 파라미터 추정하여 진폭을 산출한다.In detail, the
다음으로 영상 생성부(240)는 재구성된 ISAR 영상 신호를 이용하여 병진 및 불규칙 회전에 대응하는 신호 성분을 제거한 후 푸리에 변환을 통해 오토포커싱(auto-focusing)된 ISAR 영상을 생성한다. Next, the
다음으로 스케일링부(250)는 추정된 파라미터를 통해 산출된 타겟의 각속도를 이용하여 수직 거리 해상도를 산출하고 수직 거리 해상도에 따라 생성된 ISAR 영상을 수직 거리 스케일링한다. Next, the
이하에서는 도 3 내지 도 6을 통해 본 발명의 실시예에 따른 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법에 대해 살펴보도록 한다. Hereinafter, an autofocus and vertical distance scaling method of an ISAR image according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 3 to 6.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법의 순서도이다. 3 is a flowchart of a method for auto focusing and vertical distance scaling of an ISAR image according to an exemplary embodiment of the present invention.
우선 도 3에 나타난 바와 같이, 입력부(210)는 타겟에 대한 희소 개구 신호를 입력받는다(S310). First, as shown in FIG. 3, the
이때 희소 개구 신호는 아래의 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다. In this case, the rare opening signal may be represented by
여기서 Ln은 n번째 거리빈에서 산란점의 개수이고, Ai’는 i번째 산란점의 진폭, c는 빛의 속도, f0는 캐리어 주파수, R0는 레이더에서 타겟의 회전 중심까지의 최초 거리이고, x0는 타겟의 회전 중심을 원점으로 하는 2차원 좌표에서 타겟의 x축상 최초 위치이고, vR은 타겟의 시선 속도, aR은 타겟의 가속도, jR은 타겟의 저크(jerk)이고, w는 타겟의 회전 속도, wd는 타겟의 회전 가속도, xn은 n번째 산란점의 x좌표이고, yi는 i번째 산란점의 y좌표, l은 희소 개수 신호의 n번째 거리빈에 포함된 버스트(burst)의 인덱스 번호이다. Where Ln is the number of scattering points in the nth distance bin, A i 'is the amplitude of the ith scattering point, c is the speed of light, f 0 is the carrier frequency, and R 0 is the initial distance from the radar to the center of rotation of the target. X 0 is the initial position on the x-axis of the target in two-dimensional coordinates starting from the center of rotation of the target, v R is the target's eye velocity, a R is the target's acceleration, j R is the target's jerk , w is the target's rotational speed, w d is the target's rotational acceleration, x n is the x-coordinate of the nth scattering point, y i is the y-coordinate of the i-th scattering point, and l is the n-th distance bin of the sparse number signal. Index number of the burst involved.
수학식 1에서 나타난 바와 같이, 희소 개구 신호는 복수개의 거리빈에 대한 신호로 구성된다. As shown in
그리고 수학식 1을 벡터로 표기하면 아래의 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다. If
여기서 이고, l, q, c는 각각 1차, 2차, 3차 위상항에 대응하는 기저 함수를 의미한다. 기저 함수 l은 시간에 대한 순수 선형 함수로서 산란점의 좌표값에 대응하는 함수이며, 이다. 기저 함수 q는 산란점의 병진 운동에 대응하는 함수이며, 이다. 기저함수 c는 산란점의 불균일 회전 운동에 대응하는 함수이며, 이다. here Where l, q, and c represent the basis functions corresponding to the first, second and third phase terms, respectively. The basis function l is a pure linear function of time and corresponds to the coordinates of the scattering point, to be. The basis function q is a function corresponding to the translational motion of the scattering point, to be. The basis function c is a function corresponding to the nonuniform rotation of the scattering point, to be.
상기의 희소 개구 신호에서 나타난 바와 같이, 초점이 잘 맞춰진(오토포커싱된) ISAR 영상을 생성하기 위해서는 신호의 2차 위상항 및 3차 위상항을 제거하여야 한다. As shown in the sparse aperture signal above, the second and third phase terms of the signal must be removed to produce a well-focused (autofocused) ISAR image.
그러면 산출부(220)는 희소 개구 신호의 각 거리빈 별로 거리빈에 포함된 산란점의 잔차 신호와 기 저장된 센싱 행렬간 피어슨 상관 계수(pearson’s correlation coefficient)를 이용하여 산란점에 대한 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 파라미터를 추정한 후 파라미터에 대응하는 진폭을 산출한다(S320). The
그리고 재구성부(230)는 추정된 파라미터 및 산출된 진폭을 이용하여 희소 개구 신호에 대응하는 ISAR 영상 신호를 재구성한다(S330). The
도 4는 도 3의 S320 및 S330 단계를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다. 4 is a flowchart for describing in detail the steps S320 and S330 of FIG. 3.
우선 산출부(220)는 제1 산란점에 대한 제1 잔차 신호와 기 저장된 센싱 행렬에 포함된 기저 함수 벡터 간 피어슨 상관 계수를 산출한다(S321). 이때 제1 산란점이 해당 거리빈의 첫번째 산란점인 경우, 산출부(220)는 제1 잔차 신호를 해당 거리빈의 희소 개구 신호로 설정한다. First, the
그러면 산출부(220)는 피어슨 상관 계수가 최대가 되는 기저 함수 벡터의 계수를 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 제1 파라미터로 추정한다(S322). Then, the
구체적으로 산출부(220)는 아래의 수학식 3을 이용하여 산란점의 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 파라미터()를 추정한다. In detail, the
여기서 이고, 는 i번째 산란점에 대한 파라미터이고, 는 상기 i번째 산란점에 대한 잔차 신호이고, 및 는 각각 와 의 표준 편차이고 E[]는 예상 연산자이고, 와 는 각각 와 의 평균 벡터이다. here ego, Is the parameter for the i th scattering point, Is a residual signal for the i th scattering point, And Are each Wow Is the standard deviation of E [ ] Is the expected operator, Wow Are each Wow Is the mean vector of.
그리고 αi는 i번째 산란점의 좌표에 대응하는 파라미터이고, βi는 i번째 산란점의 병진 운동에 대응하는 파라미터이고, γi는 i번째 산란점의 불규칙 회전 운동에 대응하는 파라미터이다. And α i is a parameter corresponding to the coordinate of the i-scattering point, β i is a parameter corresponding to the translational motion of the i-scattering point, and γ i is a parameter corresponding to the irregular rotational motion of the i-scattering point.
예를 들어 제1 산란점이 3번째 거리빈의 2번째 산란점이라고 가정한다. 그러면 산출부(220)는 아래의 수학식 4와 같이 제1 산란점에 대한 제1 파라미터()를 추정할 수 있다. For example, assume that the first scattering point is the second scattering point of the third distance bin. Then, the
다음으로 산출부(220)는 제1 파라미터에 대응하는 기저 함수 벡터를 이용하여 제1 잔차 신호에 최소제곱법을 수행하여 제1 산란점에 대응하는 신호의 제1 진폭을 산출한다(S323). 구체적으로 산출부(220)는 아래의 수학식 5를 이용하여 제1 진폭을 산출한다. Next, the
여기서 는 추정된 파라미터 에 대응하는 기저 함수 벡터를 의미한다. 예를 들어 n번째 거리빈에서 값을 가지는 버스트의 개수가 개인 경우 은 의 기저 함수 벡터가 된다. here Is an estimated parameter The base function vector corresponding to. For example, if the number of bursts with values in the nth Personal case silver Is the basis function vector of.
다음으로 재구성부(230)는 제1 잔차 신호, 제1 파라미터 및 제1 진폭을 이용하여 제2 잔차 신호를 산출한다(S331). Next, the
구체적으로 재구성부(230)는 아래의 수학식 6을 이용하여 제2 잔차 신호를 산출한다.In detail, the
그리고 재구성부(230)는 제1 및 제2 잔차 신호를 이용하여 산출된 비용 함수와 기 설정된 임계값을 비교한다(S332). The
구체적으로 재구성부(230)는 아래의 수학식 7을 이용하여 비용 함수를 산출한 후 임계값과 비교한다. In detail, the
여기서 는 제1 잔차 신호이고, 는 제2 잔차 신호이고, δ는 임계값이다. here Is the first residual signal, Is the second residual signal and δ is the threshold.
그러면 재구성부(230)는 비교 결과에 따라 ISAR 신호를 재구성하거나(S333) 제2 산란점에 대하여 파라미터 추정하여 진폭을 산출한다. Then, the
구체적으로 비용 함수가 임계값보다 작으면, 재구성부(230)는 추정된 파라미터 및 진폭을 이용하여 ISAR 영상 신호를 재구성한다. 이때 재구성부(230)는 아래의 수학식 8을 이용하여 ISAR 영상 신호를 재구성한다. In detail, if the cost function is smaller than the threshold value, the
여기서 sn re(tl)은 재구성된 ISAR 영상 신호이고, Tobs는 연접 처리 간격(CPI), 즉 레이더 관측 시간이다. Where s n re (t l ) is the reconstructed ISAR video signal and T obs is the concatenated processing interval (CPI), that is, radar observation time.
반면 비용 함수가 임계값보다 크거나 같으면, 재구성부(230)는 제2 산란점에 대한 파라미터를 추정하여 진폭을 산출한다. On the other hand, if the cost function is greater than or equal to the threshold value, the
예를 들어 제2 산란점이 3번째 거리빈의 3번째 산란점이라고 가정한다. For example, assume that the second scattering point is the third scattering point of the third distance bin.
3번째 거리빈의 3번째 산란점에 대한 잔차 신호는 S331단계에서 산출되었으므로, 산출부(220)는 S322 및 S323 단계를 통해 3번째 거리빈의 3번째 산란점에 대한 파라미터를 추정하고 추정된 파라미터를 통해 진폭을 산출한다. Since the residual signal for the third scattering point of the third distance bin was calculated in step S331, the
그리고 S331 단계를 통해 4번째 산란점에 대한 잔차 신호를 산출하고, S332 단계를 통해 비용 함수를 산출하여 임계값과 비교한다. In operation S331, a residual signal for the fourth scattering point is calculated, and in operation S332, a cost function is calculated and compared with a threshold.
만약 4번째 산란점에서 산출된 비용 함수가 임계값보다 작으면 추정된 파라미터 및 진폭에 대한 세트는 총 4개의 세트를 가진다. If the cost function calculated at the fourth scattering point is less than the threshold, the set of estimated parameters and amplitudes has a total of four sets.
다음으로 영상 생성부(240)는 재구성된 ISAR 영상 신호로부터 병진 및 불규칙 회전에 대응하는 신호 성분을 제거한 후 푸리에 변환을 통해 자동 초점이 맞는 ISAR 영상을 생성한다(S340). Next, the
도 5는 도 3의 S340 단계를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다. FIG. 5 is a flowchart for describing operation S340 of FIG. 3 in detail.
구체적으로 영상 생성부(240)는 재구성된 ISAR 영상 신호에서 병진 및 불균일 회전에 따른 신호 성분을 제거한다(S341). In detail, the
재구성된 ISAR 영상 신호에서 병진 및 불균일 회전에 따른 신호 성분이 제거된 신호(sn lin(t))는 아래의 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다. In the reconstructed ISAR image signal, a signal s n lin (t) from which signal components due to translation and non-uniform rotation are removed may be represented by Equation 9 below.
그리고 영상 생성부(240)는 재구성된 ISAR 영상 신호에서 병진 및 불균일 회전에 따른 신호 성분이 제거된 신호에 푸리에 변환을 수행하여 수직 거리 프로파일을 생성한다(S342). The
영상 생성부(240)는 아래의 수학식 10을 통해 수직 거리 프로파일(CRPn(v))을 생성한다. The
그러면 영상 생성부(240)는 수직 거리 프로파일을 이용하여 ISAR 영상을 생성한다(S343). The
다음으로 스케일링부(250)는 추정된 파라미터를 통해 산출된 타겟의 각속도를 이용하여 수직 거리 해상도를 산출하고 수직 거리 해상도에 따라 상기 ISAR 영상을 수직 거리 스케일링한다(S350). Next, the
도 6은 도 3의 S350 단계를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다. FIG. 6 is a flowchart for describing operation S350 of FIG. 3 in detail.
도 6에 나타난 바와 같이, 스케일링부(250)는 추정된 파라미터를 이용하여 타겟의 각속도를 산출한다(S351). As shown in FIG. 6, the
위에서 살펴본 바와 같이, n 번째 거리빈의 i 번째 산란원에 해당하는 매개 변수 αn,1 및 γn,1는 아래의 수학식 11 및 수학식 12과 같이 나타낼 수 있다. As described above, the parameters α n, 1 and γ n, 1 corresponding to the i th scattering circle of the n th distance bin may be expressed by Equations 11 and 12 below.
그러면 n번째 거리빈의 i'번째 산란원과의 관계는 아래는 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다. Then, the relationship with the i'-th scattering circle of the n-th distance bin may be expressed by Equation 13 below.
따라서 스케일링부(250)는 수학식 11의 두 산란점 사이의 관계에 따른 수학식 14를 이용하여 타겟의 각속도를 산출한다. Therefore, the
여기서 는 추정된 각속도이다. here Is the estimated angular velocity.
다음으로 스케일링부(250)는 산출된 각속도를 이용하여 ISAR 영상의 수직 거리 해상도를 산출한다(S352). Next, the
구체적으로 스케일링부(250)는 아래의 수학식 15를 이용하여 ISAR 영상 신호의 수직 거리 해상도()를 산출한다. In detail, the
그리고 스케이링부(250)는 산출된 수직 거리 해상도를 이용하여 생성된 ISAR 영상을 수직거리 스케일링한다(S353). In operation S353, the
이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 희소 개구 신호를 타겟의 병진 운동 및 불규칙한 회전 운동에 따른 위상 오류 신호가 제거된 완전한 ISAR 영상 신호로부터 자동 초점이 맞는 ISAR 영상을 복원할 수 있다. 또한 신호 복원과 위상 오류 제거를 동시에 진행할 수 있고 푸리에 변환을 통해 ISAR 영상을 생성할 수 있으므로 연산량이 줄일 수 있다. As described above, according to the exemplary embodiment of the present invention, the auto-focused ISAR image may be restored from the sparse aperture signal from the complete ISAR image signal from which the phase error signal due to the translational and irregular rotational motions of the target is removed. In addition, signal reconstruction and phase error cancellation can be performed simultaneously, and Fourier transforms can be used to generate ISAR images, thus reducing the amount of computation.
뿐만 아니라 ISAR 신호 복원 과정에서 추정된 파라미터를 이용하여 타겟의 회전 속도를 정확히 산출할 수 있어 스케일링이 잘 맞춰진 ISAR 영상을 획득할 수 있다.In addition, the rotation speed of the target can be accurately calculated using the parameters estimated during the ISAR signal reconstruction process, thereby obtaining a well-balanced ISAR image.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다. Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, this is merely exemplary, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications and equivalent other embodiments are possible. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.
200 : ISAR 영상의 수직 거리 스케일링 장치
210 : 입력부 220 : 산출부
230 : 재구성부 240 : 영상 생성부
250 : 스케일링부200: vertical distance scaling apparatus of ISAR image
210: input unit 220: calculator
230: reconstruction unit 240: image generation unit
250: scaling unit
Claims (14)
타겟에 대한 희소 개구 신호를 입력받는 단계,
상기 희소 개구 신호의 각 거리빈 별로 거리빈에 포함된 산란점의 잔차 신호와 기 저장된 센싱 행렬간 피어슨 상관 계수(pearson’s correlation coefficient)를 산출하여 상기 피어슨 상관 계수가 최대가 되는 기저 함수 벡터의 계수를 산란점에 대한 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 파라미터로 추정하고 상기 파라미터에 대응하는 진폭을 산출하는 단계,
상기 추정된 파라미터 및 산출된 진폭을 이용하여 상기 희소 개구 신호에 대응하는 ISAR 영상 신호를 재구성하는 단계,
상기 재구성된 ISAR 영상 신호를 이용하여 병진 및 불규칙 회전에 대응하는 신호 성분을 제거한 후 푸리에 변환을 통해 오토포커싱(auto-focusing)된 ISAR 영상을 생성하는 단계, 그리고
상기 추정된 파라미터를 통해 산출된 상기 타겟의 각속도를 이용하여 수직 거리 해상도를 산출하고 상기 수직 거리 해상도에 따라 상기 생성된 ISAR 영상을 수직 거리 스케일링하는 단계를 포함하며,
상기 진폭을 산출하는 단계는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 파라미터()를 추정하고 상기 진폭()을 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법:
여기서 이고, 는 i번째 산란점에 대한 신호 벡터이고, 는 상기 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고, 및 각각 와 의 표준 편차이고 E[]는 예상 연산자이고, 와 는 각각 와 의 평균 벡터이고, 는 상기 추정된 매개 변수 에 기반한 기저 함수 벡터이다. In the auto focus and vertical distance scaling method using the auto focus and vertical distance scaling device of the ISAR image,
Receiving a sparse aperture signal for the target,
The Pearson's correlation coefficient between the residual signal of the scattering point included in the distance bin and the stored sensing matrix is calculated for each distance bin of the sparse aperture signal, and the coefficient of the basis function vector at which the Pearson correlation coefficient is maximized is calculated. Estimating the parameters according to the coordinates of the scattering point, translation and irregular rotation, and calculating an amplitude corresponding to the parameters;
Reconstructing an ISAR video signal corresponding to the rare aperture signal using the estimated parameter and the calculated amplitude,
Generating an auto-focusing ISAR image through Fourier transform after removing signal components corresponding to translation and irregular rotation using the reconstructed ISAR image signal; and
Calculating a vertical distance resolution by using the angular velocity of the target calculated through the estimated parameter, and vertically scaling the generated ISAR image according to the vertical distance resolution,
The step of calculating the amplitude,
The parameter ( ) And the amplitude ( Auto focus and vertical distance scaling method of ISAR image
here ego, Is the signal vector for the i th scattering point, Is a residual signal vector for the i th scattering point, And each Wow Is the standard deviation of E [ ] Is the expected operator, Wow Are each Wow Is the mean vector of, Is the estimated parameter Based function vector based on.
상기 진폭을 산출하는 단계는,
제1 산란점에 대한 제1 잔차 신호와 기저 함수 벡터간 피어슨 상관 계수를 산출하는 단계,
상기 피어슨 상관 계수가 최대가 되는 기저 함수 벡터의 계수를 상기 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 제1 파라미터로 추정하는 단계, 그리고
상기 제1 파라미터에 대응하는 기저 함수 벡터를 이용해 상기 제1 잔차 신호에 최소제곱법을 수행하여 상기 제1 산란점에 대응하는 신호의 제1 진폭을 산출하는 단계를 포함하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법. The method of claim 1,
The step of calculating the amplitude,
Calculating a Pearson correlation coefficient between the first residual signal and the basis function vector for the first scattering point,
Estimating a coefficient of the basis function vector at which the Pearson correlation coefficient is maximum as a first parameter according to the coordinates, translation, and irregular rotation, and
Calculating a first amplitude of a signal corresponding to the first scattering point by performing a least square method on the first residual signal using a basis function vector corresponding to the first parameter; Vertical distance scaling method.
상기 ISAR 영상 신호를 재구성하는 단계는,
상기 제1 잔차 신호, 제1 파라미터 및 제1 진폭을 이용하여 제2 잔차 신호를 산출하는 단계, 그리고
상기 제1 및 제2 잔차 신호를 이용하여 산출된 비용 함수와 기 설정된 임계값을 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 ISAR 영상 신호를 재구성하거나 제2 산란점에 대하여 파라미터 추정하여 진폭을 산출하는 단계를 포함하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법.The method of claim 2,
Reconstructing the ISAR video signal,
Calculating a second residual signal using the first residual signal, the first parameter and the first amplitude, and
Comparing the cost function calculated using the first and second residual signals with a predetermined threshold value, and reconstructing the ISAR image signal or estimating a parameter with respect to a second scattering point according to a comparison result to calculate an amplitude. Auto focus and vertical distance scaling methods for ISAR images, including.
상기 제2 잔차 신호를 산출하는 단계는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 제2 잔차 신호를 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법:
여기서 는 n번째 거리빈의 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고, 는 n번째 거리빈의 i+1번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이다.The method of claim 3,
Computing the second residual signal,
A method of auto focusing and vertical distance scaling of an ISAR image calculating the second residual signal by using the following equation:
here Is the residual signal vector for the i th scattering point of the n th distance bin, Is the residual signal vector for the i + 1th scattering point of the nth distance bin.
상기 비용 함수(C1)는,
아래의 수학식을 이용하여 산출되는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법:
여기서 δ는 상기 기 설정된 임계값이다.The method of claim 6,
The cost function (C 1 ) is,
Auto Focus and Vertical Distance Scaling Method for ISAR Image Calculated Using Equation
Δ is the preset threshold.
상기 희소 개구 신호의 각 거리빈 별로 거리빈에 포함된 산란점의 잔차 신호와 기 저장된 센싱 행렬간 피어슨 상관 계수(pearson’s correlation coefficient)를 산출하여 상기 피어슨 상관 계수가 최대가 되는 기저 함수 벡터의 계수를 산란점에 대한 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 파라미터로 추정하고 상기 파라미터에 대응하는 진폭을 산출하는 산출부,
상기 추정된 파라미터 및 산출된 진폭을 이용하여 상기 희소 개구 신호에 대응하는 ISAR 영상 신호를 재구성하는 재구성부,
상기 재구성된 ISAR 영상 신호를 이용하여 병진 및 불규칙 회전에 대응하는 신호 성분을 제거한 후 푸리에 변환을 통해 오토포커싱(auto-focusing)된 ISAR 영상을 생성하는 영상 생성부, 그리고
상기 추정된 파라미터를 통해 산출된 상기 타겟의 각속도를 이용하여 수직 거리 해상도를 산출하고 상기 수직 거리 해상도에 따라 상기 생성된 ISAR 영상을 수직 거리 스케일링하는 스케일링부를 포함하며,
상기 산출부는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 파라미터()를 추정하고 상기 진폭()을 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치:
여기서 이고, 는 i번째 산란점에 대한 신호 벡터이고, 는 상기 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고, 및 각각 와 의 표준 편차이고 E[]는 예상 연산자이고, 와 는 각각 와 의 평균 벡터이고, 는 상기 추정된 매개 변수 에 기반한 기저 함수 벡터이다. An input unit for receiving a rare opening signal for a target,
The Pearson's correlation coefficient between the residual signal of the scattering point included in the distance bin and the stored sensing matrix is calculated for each distance bin of the sparse aperture signal, and the coefficient of the basis function vector at which the Pearson correlation coefficient is maximized is calculated. A calculator for estimating a parameter according to the coordinates of the scattering point, translation and irregular rotation, and calculating an amplitude corresponding to the parameter;
A reconstruction unit for reconstructing an ISAR video signal corresponding to the rare aperture signal using the estimated parameter and the calculated amplitude;
An image generator which removes signal components corresponding to translation and irregular rotation by using the reconstructed ISAR image signal and generates an auto-focusing ISAR image through Fourier transform, and
A scaling unit configured to calculate a vertical distance resolution using the angular velocity of the target calculated through the estimated parameters and to vertically scale the generated ISAR image according to the vertical distance resolution;
The calculation unit,
The parameter ( ) And the amplitude ( Auto focus and vertical distance scaling device of ISAR image
here ego, Is the signal vector for the i th scattering point, Is a residual signal vector for the i th scattering point, And each Wow Is the standard deviation of E [ ] Is the expected operator, Wow Are each Wow Is the mean vector of, Is the estimated parameter Based function vector based on.
상기 산출부는,
제1 산란점에 대한 제1 잔차 신호와 기저 함수 벡터간 피어슨 상관 계수를 산출하고, 상기 피어슨 상관 계수가 최대가 되는 기저 함수 벡터의 계수를 상기 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 제1 파라미터로 추정하며, 상기 제1 파라미터에 대응하는 기저 함수 벡터를 이용해 상기 제1 잔차 신호에 최소제곱법을 수행하여 상기 제1 산란점에 대응하는 신호의 제1 진폭을 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치. The method of claim 8,
The calculation unit,
Compute the Pearson correlation coefficient between the first residual signal and the basis function vector for the first scattering point, and estimate the coefficient of the basis function vector at which the Pearson correlation coefficient is maximum as the first parameter according to the coordinates, translation, and irregular rotation. And performing a least square method on the first residual signal using the basis function vector corresponding to the first parameter to calculate a first amplitude of the signal corresponding to the first scattering point and to autofocus and vertical distance of the ISAR image. Scaling device.
상기 재구성부는,
상기 제1 잔차 신호, 제1 파라미터 및 제1 진폭을 이용하여 제2 잔차 신호를 산출하고, 상기 제1 및 제2 잔차 신호를 이용하여 산출된 비용 함수와 기 설정된 임계값을 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 ISAR 영상 신호를 재구성하거나 제2 산란점에 대하여 파라미터 추정하여 진폭을 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치.The method of claim 9,
The reconstruction unit,
Compute a second residual signal using the first residual signal, the first parameter, and the first amplitude, compare the cost function calculated using the first and second residual signals with a preset threshold, and compare the result. And reconstructing the ISAR image signal or estimating a parameter with respect to a second scattering point to calculate an amplitude.
상기 산출부는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 제2 잔차 신호를 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치:
여기서 는 n번째 거리빈의 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고, 는 n번째 거리빈의 i+1번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이다.The method of claim 10,
The calculation unit,
An apparatus for auto focusing and vertical distance scaling of an ISAR image for calculating the second residual signal by using the following equation:
here Is the residual signal vector for the i th scattering point of the n th distance bin, Is the residual signal vector for the i + 1th scattering point of the nth distance bin.
상기 비용 함수(C1)는,
아래의 수학식을 이용하여 산출되는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치:
여기서 δ는 상기 기 설정된 임계값이다. The method of claim 13,
The cost function (C 1 ) is,
Auto focus and vertical distance scaling device of ISAR image calculated using the following equation:
Δ is the preset threshold.
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KR1020170125422A KR102015177B1 (en) | 2017-09-27 | 2017-09-27 | Apparatus for autofocusing and cross range scaling of isar image using compressive sensing and method thereof |
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KR1020170125422A KR102015177B1 (en) | 2017-09-27 | 2017-09-27 | Apparatus for autofocusing and cross range scaling of isar image using compressive sensing and method thereof |
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-
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Non-Patent Citations (2)
Title |
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Andjela Draganic 외 2명. On some common compressive sensing recovery algorithms and applications. arXiv preprint arXiv:1705.05216. 2017., pp. 1-31. |
Gang Xu 외 5명. Sparse apertures ISAR imaging and scaling for maneuvering targets. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2014., pp. 2942-2956. |
Also Published As
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