KR20100061087A

KR20100061087A - Ｐｓｏ를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법

Info

Publication number: KR20100061087A
Application number: KR1020080119969A
Authority: KR
Inventors: 김경태; 박상홍
Original assignee: 영남대학교 산학협력단
Priority date: 2008-11-28
Filing date: 2008-11-28
Publication date: 2010-06-07
Also published as: KR100991348B1

Abstract

본 발명은, 표적 측으로 송신된 후 상기 표적으로부터 반사된 스텝주파수 레이더 신호를 수신하여 레이더 영상을 취득하되, 상기 표적의 요동에 따른 위상 오차를 보정하기 위하여, 상기 레이더 영상의 엔트로피를 비용함수로 설정하고, 상기 비용함수를 최소화하기 위한 기법으로서 PSO(Particle Swarm Optimization) 기법을 적용하여, 요동이 보상된 레이더 영상을 최종 취득하는, PSO를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법을 제공한다.

개시된 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법에 따르면, 취득된 스텝주파수 레이더 영상에 대하여 PSO 기법을 적용하여 표적의 이동에 의한 요동 보상을 수행함에 따라, 위상 오차가 제거된 고품질의 레이더 영상을 취득할 수 있는 이점이 있다. 또한, 하나가 아닌 복수 개의 PSO들이 서로 협력하여 최적의 해를 탐색하는 방식인 PSOI(Particle Swarm Optimization with an Island model) 기법을 적용하는 경우, 요동 보상의 성능을 더욱 향상시킬 수 있어, 보다 뚜렷하고 선명한 레이더 영상을 얻을 수 있다.

Description

ＰＳＯ를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법{Method for motion compensation of stepped-frequency radar images using PSO}

본 발명은 PSO를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 스텝주파수 레이더 영상에서 표적의 이동에 따른 위상 오차를 보정하여 보다 뚜렷한 레이더 영상을 얻기 위한, PSO를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법에 관한 것이다.

표적에 대하여 취득하는 레이더 영상이란, 전자파가 표적에 입사하였을 때 반사되는 물리적인 현상을 1차원 또는 2차원 공간 상에 표현한 것이다. 1차원 레이더 영상으로는, range profile(거리 측면도), HRR profile(High Resolution Range profile;고해상도 거리 측면도) 등이 있고, 2차원 레이더 영상으로는 SAR(Synthetic Aperture Radar;합성 개구 레이더) 영상, ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar;역합성 개구 레이더) 영상 등이 있다.

이러한 레이더 영상의 취득은, 레이더 영상으로부터 표적을 식별하는 방법인 NCTR(non-cooperative target recognition;비동조 표적 인식) 또는 ATR(automatic target recognition;자동 표적 인식)의 수행을 위해서 필요한 가장 중요한 과정이 다. 다시 말해서, NCTR 또는 ATR 수행하기 위해서는 고해상도 및 고품질의 레이더 영상의 획득이 무엇보다도 중요하다.

그러나, 전술적으로 중요한 표적인 항공기, 탱크, 장갑차 등은 이동 가능한 표적이므로, 표적이 이동 중에 레이더 영상을 만들면 영상이 흐려지게 된다. 즉, 표적이 이동하면 표적으로부터 수신된 레이더 신호에는 표적의 이동에 의한 위상 오차가 포함되어서 상기 레이더 영상이 흐려지게 된다. 이러한 현상은, 표적의 이동에 의한 도플러(Doppler) 효과에 의해 발생하는 위상 오차에 의하여 레이더 영상이 영향을 받기 때문이다.

레이더 영상으로부터 이러한 위상 오차를 제거하여 고품질의 레이더 영상을 얻기 위한 방법은 요동 보상(Motion Compensation) 또는 자동 초점(Autofocus) 기법이라 한다. 표적의 움직임에 의한 위상 오차를 제거하지 않으면 레이더 영상이 흐려지게 되고, 이렇게 흐려진 영상을 사용하여 NCTR 또는 ATR을 수행하게 되면 원하는 성능을 얻을 수 없다.

본 발명은, PSO 기법을 이용하여 스텝주파수 레이더 영상의 요동을 보상함으로써 위상 오차가 제거된 고품질의 레이더 영상을 취득할 수 있는, PSO를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법을 제공하는데 목적이 있다.

여기서, 상기 요동 보상 방법은, 상기 비용함수의 최소화를 위한 기법으로서, 하나가 아닌 복수 개의 PSO들이 서로 협력하여 최적의 해를 탐색하는 방식인 PSOI(Particle Swarm Optimization with an Island model) 기법을 적용하여 상기 요동 보상의 수행이 가능하다.

본 발명의 PSO를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법에 따르면, 취득된 스텝주파수 레이더 영상에 대하여 PSO 기법을 적용하여 표적의 이동에 의한 요동 보상을 수행함에 따라 위상 오차가 제거된 고품질의 레이더 영상을 취득 할 수 있는 이점이 있다. 또한, 하나가 아닌 복수 개의 PSO들이 서로 협력하여 최적의 해를 탐색하는 방식인 PSOI 기법을 적용하는 경우, 요동 보상의 성능을 더욱 향상시킬 수 있어, 보다 뚜렷하고 선명한 레이더 영상을 얻을 수 있다.

도 1은 처프펄스 및 스텝주파수 레이더의 구성도이고, 도 2는 도 1의 처프펄스 및 스텝주파수 레이더의 거리측면도이다.

본 발명의 상세한 설명에 앞서, 처프펄스 레이더와 스텝주파수 레이더에 관하여 간략히 설명하고자 한다. ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar;역합성 개구 레이더)은 표적의 2차원 영상을 얻기 위한 기술로서, 1차원 거리측면도(Range Profile)와 함께 자동표적인식에 있어서 표적의 특성벡터로 이용된다. ISAR 영상을 얻는 방법으로는 크게 두 가지가 있는데, 처프펄스(Chirp Pulse)를 이용한 방법과 스텝주파수(Stepped-Frequency)를 이용한 방법이 있다.

도 1의 (a)를 참조하면, 처프펄스 레이더는 일반적인 영상형성 레이더에 많이 이용되는데, 주어진 밴드폭을 가진 짧은 펄스를 송수신 한다. 수신된 신호는 기 저장된 레플리카(Replica)와 정합필터링(Matched-Filtering)된다. 처프펄스 레이더에서 펄스의 길이는 표적의 속도에 비해서 상대적으로 짧기 때문에 송신된 펄스가 표적에 반사되는 순간 표적은 정지되어 있다고 가정한다. 따라서, 도 2를 참조하면, 처프펄스 레이더를 이용하여 얻어진 거리측면도는 초점이 잘 맞추어져 있다. 하지만, 이러한 처프펄스 레이더는 종종 하드웨어가 복잡하고 비용이 비싼 단점이 있다. 참고로, 도 2의 가로축은 range bin index을 나타내고, 세로축은 신호의 크 기를 나타낸다.

도 1의 (b)를 참조하면, 스텝주파수 레이더는 하나의 주파수를 가지는 일련의 모노톤 펄스로 구성된 버스트(Burst)를 송수신한 후 역푸리에 변환(IFFT;Invers Fourier Transform)을 행하여 거리측면도를 얻는다. 스텝주파수 레이더는 하드웨어 구조가 간단하면서도 고해상도를 얻을 수 있는 장점이 있다. 하지만, 도 2를 참조하면, 하나의 버스트가 표적에서 반사되는 동안 버스트 내의 펄스 사이에 표적의 움직임으로 인하여 영상이 심하게 흐려지게 된다. 몇몇 연구에서 스텝주파수 ISAR 영상의 자동초점 기법에 대해서 제안을 하였으나, 이들 기법들은 하나의 버스트가 표적에서 반사되는 동안 표적의 움직임이 매우 작다는 가정 하에 수행되었다.

본 발명에서는 이상과 같은 스텝주파수 ISAR 영상 형성시에 표적의 움직임(요동)으로 인한 펄스간(Inter-Pulse) 움직임을 보상하기 위한 요동 보상 알고리즘에 관하여 상술하고자 한다. 이러한 본 발명은, 1 차원 레이더 영상인 range profile 및 HRR profile에 적용시킬 수 있으며, 2 차원 레이더 영상인 SAR 영상 및 ISAR 영상에도 적용시킬 수 있다.

이하에서는, 도 3 내지 도 6을 참조로 하여, 본 발명의 실시예에 따른 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법에 관하여 보다 상세히 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명에 이용되는 스텝주파수 레이더 신호 모델의 구성도이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법의 개략 흐름도이다. 그리고, 도 5는 도 4에 적용되는 PSO 기법의 설명도이고, 도 6은 도 5의 PSO 기법의 응용인 PSOI 기법의 구성도이다.

먼저, 도 4를 참조하면, 특정 레이더장치(미도시)가 상기 스텝주파수 레이더 신호를 표적 측으로 송신한다. 이후, 레이더장치는, 상기 표적 측으로 송신된 후 상기 표적으로부터 반사된 스텝주파수 레이더 신호를 수신하여 레이더 영상을 취득한다(S110).

여기서, 도 3의 신호 모델을 참조하면, 상기 ISAR 영상을 얻기 위한 스텝주파수 레이더 신호는,

개의 펄스(Pulse)들로 이루어진

개의 버스트(Burst)들을 포함하여 구성된다. 각 펄스의 반복주파수(PRF;Pulse Repetition Frequency)는

이다. 하나의 버스트 내에서 각 주파수 성분(

)은 수학식 1과 같다.

[수학식 1]

,

여기서,

는 시작 주파수,

는 주파수 스텝을 나타낸다. 이 경우, 각 버스트의 총 밴드폭은

가 된다. 그리고, 각 버스트 시간 동안 레이더 시선(radar line-of-sight)은 고정된 것으로 가정한다. 이때, 표적으로부터 반사되어 레이더장치로 수신된 스텝주파수 레이더 신호는 수학식 2와 같다.

[수학식 2]

여기서,

는 산란원의 개수,

는

번째 산란원의 크기이다. 그리고,

는 시간이

일 때 레이더 시선방향으로 투영된

번째 산란원의 거리로서, 수학식 3으로 표현된다. 물론,

이다.

[수학식 3]

여기서,

은

번째 버스트 시작 시에

번째 산란원의 초기거리이며,

이며,

과

은 각각 레이더 시선방향에 대한 속도와 가속도를 나타낸다.

그런데, 상기 표적이 탱크, 장갑차 등의 이동 가능한 표적인 경우, 상기 취득된 레이더 영상은 표적의 이동에 따른 위상 오차로 인해 영상이 흐려진다. 즉, 표적의 이동에 따른 도플러 효과에 따라 위상 오차가 발생하고, 이로 인해 레이더 영상이 영향을 받아 그 초점이 흐려지게 되며, 결국에는 레이더 영상의 품질 저하를 초래한다. 또한, 스텝주파수 파형을 이용하는 레이더인 경우에는, 이러한 위상오차가 레이더 영상의 품질에 매우 큰 영향을 미치게 된다. 이렇게 저품질 혹은 저해상의 레이더 영상으로는 NCTR 또는 ATR의 표적 인식 수행이 어렵게 된다.

더욱이, 수학식 2를 참조하면, 펄스 사이의

성분은 ISAR 영상이 흐려지게 만드는 주요 요인이 되므로, 각 버스트에서 레이더 시선방향의 속도(

)와 가속도(

)를 적절히 추정하여 이를 제거해야 한다.

이를 위해, 상기 레이더장치는, 반사된 스텝주파수 레이더 신호를 수신하여 레이더 영상을 취득하되, 상기 표적의 요동에 따른 위상 오차를 보정하기 위하여, 상기 레이더 영상의 엔트로피(Entropy)를 비용함수로 설정하고, 상기 비용함수를 최소화하기 위한 기법으로서 PSO(Particle Swarm Optimization) 기법을 적용하여, 요동이 보상된 레이더 영상을 최종 취득한다(S120).

상기 엔트로피(

)는, 수학식 4로 표현 가능하다.

[수학식 4]

여기서,

은, 아래 수학식 5로 정의되는 요동 보상된 레이더 신호에 대하여, 각 버스트를 IFFT하여 획득 가능한 거리측면도에 해당된다.

[수학식 5]

상기의 수학식 5는 요동 보상된 레이더 신호(

)로서, 속도(

)와 가속도(

) 성분에 대한 추정치(

,

)를 포함하여 구성된다. 다시 말해서, 수학식 5는 추정된 속도와 가속도 성분이 각각

과

라고 가정한 경우, 요동 보상된 레이더 신호의 수식을 나타낸다.

요악하면, 본 발명은, 레이더 시선방향의 속도 및 가속도를 이용하여 버스트 내의 표적의 움직임을 보상하도록, 상기 수학식 4의 1차원 엔트로피 최소화 기법을 이용한다. 여기서, 상기 엔트로피는 요동 보상된 거리측면도의 초점정도를 나타내는 비용함수(cost function)로 이용된다. 엔트로피가 낮을수록 거리측면도는 더욱 더 초점이 잘 맞춰진 것으로 볼 수 있다.

이상과 같이 본 발명은, 요동 보상된 레이더 영상의 취득시, 상기 레이더 신호의 각 버스트에서 시선방향의 속도와 가속도 성분을 추정하되, 상기 엔트로피에 따른 비용함수가 최소가 되도록 하는 속도()와 가속도(

) 성분을 추정하여, 상기 요동 보상된 레이더 영상을 최종 취득하게 된다. 물론, 이렇게 요동 보상된 레이더 영상을 취득한 이후에는 거리 압축 데이터(Range Compressed Data)를 얻을 수 있다(S130). 여기서, 상기 비용함수의 최소화를 위해 이용되는 PSO 기법에 관해서는 추후에 보다 상세히 설명하기로 한다.

한편, 수학식 5를 참조하면, 레이더 영상에 대해 상기 추정된 속도(

) 및 가속도(

)를 보상할 경우, 각 버스트 내의 산란원들은 펄스별로 동일한 위치에 있게 되어, IFFT를 수행할 경우에 초점이 맞추어진 거리측면도를 얻을 수 있다. 그러나, 수학식 5의

으로 인하여 여전히 각 버스트별로 위상오차가 생기게 된다.

따라서, 버스트의 IFFT를 통하여 계산된 거리측면도들은 거리 정렬(range alignment) 알고리즘을 이용하여 정렬되여야 한다. 즉, 각 버스트 내에서 표적의 요동을 적절히 보상한 이후에는, 버스트별 초기위치의 차이로 인하여 거리측면도들이 정렬되어 있지 않으므로 이를 정렬해야하고, 강제로 정렬된 버스트별 위상오차를 보상해야 한다.

즉, 상기와 같이, 비용함수의 최소화를 이용하여 상기 요동이 보상된 레이더 영상을 획득한 이후, 레이더장치는

개의 버스트별 초기위치의 차이로 인해 정렬되어 있지 않은 거리측면도를, 1차원 엔트로피 최소화를 통해 강제 정렬하는 거리 정렬(Range Alignment)을 수행한다(S140). 또한, 레이더장치는 상기 강제로 정렬된 버스트별 위상오차를, 2차원 엔트로피 최소화를 통해 보상하는 위상 보상(Phase Adjustment)을 수행한다(S150). 이렇게 하여 최종적으로 초점이 맞추어진 레이더 영상이 취득될 수 있다(S160). 도 4는 이상과 같은 스텝주파수 ISAR 영상형성 절차로서, S110 내지 S160의 과정은 상기 레이더장치에서 수행 가능하며, 각 버스트별 요동 보상을 거치지 않을 경우에 ISAR 영상은 펄스별 움직임으로 인하여 심하게 흐려질 수 있다.

한편, 상기 요동 보상(S120) 단계시, 상기 수학식 4를 이용하여 엔트로피 비용함수가 최소가 되도록 하는 경우, 상기 거리측면도는 비용표면(cost surface)이 많은 국부최소값(local minima)으로 구성되어 있어, 비용함수의 최소점을 찾기가 쉽지 않기 때문에, 타 기법들보다 빠른 속도를 갖는 기울기강하법(Gradient Descent Method)을 적용하여 해를 찾을 수가 없다.

따라서, 본 발명에서는, 요동 보상을 위한 기법으로서, GA(유전 알고리 즘;Genetic Algorithm), PSO 및 PSOI(Particle Swarm Optimization with an Island model)의 최적화 기법들을 적용하여, 엔트로피가 최소가 되도록 하는 속도(

)와 가속도(

) 성분 즉, 해를 추정하게 된다. 실제 전투상황에서의 필수요건인 계산 시간을 줄이기 위하여, 각 기법에서의 세대수를 30으로 한정한 후에 각 기법의 초점정도를 비교한 결과가 후술될 것이며, 각각의 시뮬레이션 결과 PSOI 기법이 가장 적합한 것으로 나타났다.

이하에서는 본 발명의 비용함수 최소화에 적용 가능한 각 기법들을 살펴보기로 한다. 먼저, GA는 자연선택과 진화의 개념을 이용한 최적화 기법이다. GA는 복잡하고, 다중적인(multi-modal) 최적화 문제를 푸는데 아주 효과적이다.

PSO는 새의 무리나 어류 떼들의 사회적인 행동에 근거한 확률적인 최적화 기법이다. 도 5를 참조하면, 상기 PSO 기법에서 파티클(particle)이라고 불리는 초기의 랜덤해(random solution)들은, 각각의 속도벡터(와

에 대한 벡터)를 국부최적(Partical Best;pbest) 및 전역최적(Global Best; gbest)의 방향으로 변화시켜 상기 비용함수를 최소화한다. 여기서, 단계별 각 파티클의 속도벡터

를 수정하는 것은 아래 수학식 6과 같이 행해진다. 물론

와

에 대한 벡터는

에 속한다.

[수학식 6]

여기서,

는

라는 파티클이 지금까지 탐색한 것 중 최적의 해이고,

는 전체 파티클이 지금까지 탐색한 것 중 발견한 최적의 해이다.

는 세대번호(generation number)이고,

는 0과 1 사이에 균일분포를 가지는 랜덤한 번호이다. 이와 같이,

번째 속도벡터를 계산한 후 이를

번째 파티클

에 더함으로써,

를

와

로 움직인다. 이러한 비용함수의 최소화를 위한 최적 파티클 업데이트 및 이동 과정은 시스템이 수렴될 때까지 수행한다. 이상 상술한 PSO는 알고리즘이 간단하고, 계산 시간이 짧은 이점이 있을 뿐만 아니라, 타 알고리즘에 비해서 성능이 뛰어나기 때문에 최적화 과정에 매우 유리하다.

한편, 본 발명은, 요동 보상의 성능을 더욱 향상시키기 위해, 상기 비용함수의 최소화를 위한 기법으로서, 하나가 아닌 복수 개의 PSO들이 서로 협력하여 최적의 해를 탐색하는 방식인 PSOI 기법을 적용하여 요동 보상의 수행이 가능하다. 도 6은, 그 예로서 단독의 PSO가 아닌 3개의 독립적인 PSO를 혼합하는 island model PSO(PSOI)를 적용한 것이다. 즉, 이러한 3개의 PSO를 포함한 PSOI의 경우, 매 일정 세대마다 각 PSO 내의 가장 성능이 좋지 않은 파티클 두 개를 각각 제거하고, 나머 지 두 PSO 집단으로부터 성능이 가장 좋은 파티클을 하나씩 받음으로써, 최적의 해를 찾기 위해 서로 협력하게 된다. 물론, 보다 최적의 해를 탐색하기 위하여, 더욱 많은 PSO 집단들을 이용하여 PSOI를 구성할 수 있으나, 계산시간을 줄이기 위해서 PSO 집단을 3개 혹은 일정 개수로 한정할 수 있다.

이하에서는, 엔트로피 최소화를 위한 요동 보상의 각 기법(GA, PSO, PSOI)에 대한 시뮬레이션 결과에 관하여 도 7 내지 도 13을 참조로 하여 설명하고자 한다. 이러한 결과는 스텝주파수 ISAR 영상 형성 시에 표적의 움직임으로 인한 펄스간 움직임을 보상하기 위해, GA, PSO, PSOI 기법을 각각 적용하여 그 성능을 분석한 것이다. 시뮬레이션에는 점산란원(point scatterer)으로 구성된 표적과 보잉737 항공기의 측정 데이터를 이용하였다. 시뮬레이션 결과, PSOI가 본 발명에 가장 적합하였고, 측정된 ISAR 데이터에도 효과적으로 작동하였다.

먼저, 점산란원(point scatterer)으로 구성된 표적에 대한 결과를 설명하기로 한다. 도 7의 (a)는 사용된 표적의 기동상황으로서, 스텝주파수 레이더 신호를 송수신하는 레이더장치를 기준으로 하여 x,y평면 상에 나타내었다. 여기서,

는 편의상 0으로 설정하였다. 그리고, 도 7의 (b)는 등방성(isotropic) 산란원으로 구성된 표적을 나타낸다. 편의상 표적의 모든 산란원의 크기는 2로 두었다.

표 1은 시뮬레이션에 사용된 레이더와 운동변수를 나타내고, 표 2는 GA, PSO 및 PSOI에 이용된 각 변수들을 나타낸다.

[표 1]

[표 2]

표 2에서는, 이 표 2의 변수들을 설정하기 위하여 각 변수들을 바꾸면서 5번씩 시뮬레이션을 행한 후에 최적의 평균결과를 내는 변수들을 선택하였다. 실제 전투상황에서 가장 중요한 요소인 계산시간을 줄이기 위해서, 각 알고리즘에서의 집단크기(population size) 및 세대횟수는 30으로 한정하였다. PSOI의 경우, 3개의 PSO를 이용한 것으로서, 개별 PSO 마다 세대횟수를 10으로 분산하였다.

도 8은 표적의 첫 번째 거리측면도의 비용표면을 나타낸다. 앞서 상술한 바와 같이, 상기 비용표면은, 많은 국부 최소값으로 이루어짐을 알 수 있다. 각 알고리즘은 매 번 동일한 랜덤 위치에서 100번씩 수행되었고, 속도 및 가속도의 범위는 각각 100~500m/s 및 -10~70m/s²으로 설정하였다.

도 9의 (a)는 각각의 알고리즘이 30번의 세대동안 첫 번째 거리측면도의 초 점을 맞추는 진화곡선(evolution curve)이고, 도 9의 (b)는 각 알고리즘을 이용하여 요동보상된 거리측면도를 나타낸다. 아래의 표 3은 각 알고리즘별로 최소 엔트로피의 평균값 및 표준편차를 나타낸다.

[표 3]

도 9를 참조하면, 각 알고리즘에서의 최소 엔트로피의 평균은 세대 수가 증가함에 따라서 감소한다. 표 3을 참조하면, 다른 두 기법에 비해 PSOI 기법에서의 엔트로피 평균 및 표준편차가 제일 작은 것을 알 수 있다. PSO는 GA에 비해서 정확도 면에서 더 우수하지만 표준 편차에 있어서 GA에 비해 약간 더 크다.

PSO와 PSOI의 계산 시간의 경우, 각각의 전역최적 및 국부최적을 찾아야 하기 때문에, 동일한 세대를 진화하기 위해서는 GA에 비해 시간이 더 걸린다. 하지만, 상기 GA가 PSO 혹은 PSOI와 비슷한 결과를 얻기 위해서는 더 많은 세대가 필요한 단점이 있으며, 이는 계산시간의 증가를 요구하게 된다.

도 10 내지 도 11은, 요동보상을 하지 않은 ISAR영상과, 각 기법을 이용하여 초점이 맞춰진 ISAR 영상들을 나타낸다. 표 4는 100번의 독립적인 시뮬레이션을 수행한 후에 얻은 영상들의 평균 2차원 엔트로피 값 및 표준편차를 나타낸다.

[표 4]

2차원 엔트로피(

)는 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 7]

이 2차원 엔트로피 표준에 따르면, 엔트로피가 최소인 영상이 가장 초점이 잘 맞춰진 영상이다. 1차원의 경우와 마찬가지로 계산 시간은 더 많이 걸렸지만 영상의 초점정도에 있어서 PSOI의 성능이 가장 우수함을 알 수 있다. 이는 ISAR 영상이 1차원 거리측면도의 확장이기 때문이다. GA가 이와 동일한 결과를 얻기 위해서는 더 많은 세대로 진화가 필요하며, 이는 계산시간의 증가로 이어진다. 이상과 같이, 점산란원을 이용한 시뮬레이션 결과에 따르면, PSOI의 성능이 가장 좋음을 알 수 있었다.

다음은, 실제 측정된 ISAR 데이터를 이용한 시뮬레이션 결과를 설명하기로 한다. 이를 위해, 실제 비행하는 보잉737 항공기로부터 측정된 ISAR 데이터를 이용하여 PSOI의 성능을 증명한다. 측정된 데이터는 처프신호를 이용하여 얻어졌다. 처프신호 내의 밴드폭은 100MHz이므로, 이에 대응하는 거리방향 해상도는 1.5m가 된다. 앞서 시뮬레이션한 스텝주파수 데이터로 변환하기 위하여, 거리측면도의 복소 값들을 푸리에 변환한 이후, 각 주파수 영역의 데이터에

와

을 다음의 수학식 8에 대입하였다.

[수학식 8]

여기서,

은 거리측면도의

번째 주파수 영역 데이터를 나타내며,

은 이

에 요동 성분이 추가된 것이다. 모든 다른 변수들은 수학식 2,3과 동일하다.

도 12의 (a)는 처프신호를 이용하여 얻어진 원래의 ISAR 영상을 나타내며, 도 12의 (b)와 도 13은 스텝주파수에서 요동보상을 수행하기 전과 후의 영상을 나타낸다. 도 12(a)와 도 13을 각각 비교하여 볼 때, 상기 PSOI 기법은 실제 측정데이터에서도 아주 효과적으로 요동 보상을 수행함을 알 수 있다.

이상과 같이, 본 발명에서는 스텝주파수 ISAR 영상 형성 시 버스트 내의 펄스 사이에 표적의 이동으로 인한 위상오차를 보상하기 위한 알고리즘을 제안하였고, 점산란원으로 구성된 표적 및 실제 측정 데이터를 이용하여 제안된 알고리즘의 효율성을 각각 확인할 수 있었다. 아울러, 펄스별 위상오차를 보상하지 않을 경우, 레이더 영상이 심하게 흐려짐도 확인할 수 있었다. 제안된 기법에 사용된 최적화 알고리즘의 경우 PSOI가 초점정도에서도 가장 나은 결과를 보임을 알 수 있었다.

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 의해 정해져야 할 것이다.

도 1은 처프펄스 및 스텝주파수 레이더의 구성도,

도 2는 도 1의 처프펄스 및 스텝주파수 레이더의 거리측면도,

도 3은 본 발명에 이용되는 스텝주파수 레이더 신호 모델의 구성도,

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 PSO를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법의 개략 흐름도,

도 5는 도 4에 적용되는 PSO 기법의 설명도,

도 6은 도 5의 PSO 기법의 응용인 PSOI 기법의 구성도,

도 7은 ISAR 영상 형성을 위한 표적의 기동상황 및 사용된 표적의 예시도,

도 8은 도 7에 따른 첫번째 거리측면도의 비용표면,

도 9는 도 7에 따른 첫번째 거리측면도의 초점을 맞추는 진화곡선(GA) 및 각 알고리즘을 이용하여 요동보상된 거리측면도,

도 10 내지 도 11은 요동보상을 하지 않은 경우의 영상과, 각 기법을 통해 요동 보상한 후의 ISAR 영상들,

도 12 내지 도 13은 측정된 데이터를 이용한 요동보상 전 후의 영상 비교이다.

Claims

표적 측으로 송신된 후 상기 표적으로부터 반사된 스텝주파수 레이더 신호를 수신하여 레이더 영상을 취득하되,

상기 표적의 요동에 따른 위상 오차를 보정하기 위하여, 상기 레이더 영상의 엔트로피를 비용함수로 설정하고, 상기 비용함수를 최소화하기 위한 기법으로서 PSO(Particle Swarm Optimization) 기법을 적용하여, 요동이 보상된 레이더 영상을 최종 취득하는, PSO를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 스텝주파수 레이더 신호는,

개의 펄스들로 이루어진
개의 버스트들을 포함하여 구성된, PSO를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법.
청구항 2에 있어서, 상기 요동 보상된 레이더 영상의 취득시,

상기 레이더 신호의 각 버스트에서 시선방향의 속도와 가속도 성분을 추정하되, 상기 비용함수가 최소가 되도록 하는 상기 속도와 가속도 성분을 추정하여, 상기 요동 보상된 레이더 영상을 최종 취득하는, PSO를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법.
청구항 2 또는 청구항 3에 있어서, 상기 엔트로피(
)는,

로 정의되고, 상기
은 요동 보상된 각 버스트를 IFFT하여 얻어지는 거리측면도에 해당되는, PSO를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법.
청구항 2에 있어서, 상기 비용함수의 최소화를 이용하여 상기 요동 보상된 레이더 영상을 취득한 이후,

상기
개의 버스트별 초기위치의 차이로 인해 정렬되어 있지 않은 거리측면도를 강제 정렬하는 거리 정렬(Range Alignment)을 수행하고, 상기 강제로 정렬된 버스트별 위상오차를 보상하는 위상 보상(Phase Adjustment)을 수행하는, PSO를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법.
청구항 1에 있어서,

상기 비용함수의 최소화를 위한 기법으로서, 하나가 아닌 복수 개의 PSO들이 서로 협력하여 최적의 해를 탐색하는 방식인 PSOI(Particle Swarm Optimization with an Island model) 기법을 적용하여 상기 요동 보상의 수행이 가능한, PSO를 이용한 스텝주파수 레이더 영상의 요동 보상 방법.