KR20160053520A - 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 레이더 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 편대비행하는 다중표적의 역합성 개구면 레이더 영상의 실시간 정확한 거리정렬이 가능하고, 이를 이용하여 다중표적 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상의 성공적인 분할을 가능하게 하는 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법 및 장치에 대한 것이다.

Description

비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법 및 장치{Efficient Method and Apparatus of Generating Inverse Synthetic Aperture Radar Image of Multiple Targets Using Flight Trajectory and Morphological Processing}
본 발명은 레이더 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 편대비행하는 다중표적의 역합성 개구면 레이더 영상의 실시간 정확한 거리정렬이 가능하고, 이를 이용하여 다중표적 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상의 성공적인 분할을 가능하게 하는 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법 및 장치에 대한 것이다.
현재 우리나라는 주변국의 고기동 저RCS(Radar Cross Section) 전투기 및 미사일 개발로 인하여 심각한 위협에 직면하고 있으므로, 이러한 고성능 무기에 대응하기 위하여 다양한 레이더 표적식별 기법 등을 개발할 필요가 있다.
이를 위하여 현재 다양한 레이더 표적식별 기법이 사용되고 있으며, 이 중 가장 널리 쓰이는 기법이 2차원 (거리, 도플러) 영역에서 표적의 산란점 분포를 나타내는 역합성 개구면 레이더 영상이다.
현재 대부분의 역합성 개구면 레이더 영상형성 기술이 단일 표적에 국한되고 있으며, 높은 구분 성능을 제공하고 있다. 하지만, 다중표적이 한 레이더 빔에 존재시, 역합성 개구면 레이더 영상의 품질이 감소하는 약점이 존재한다. 특히, 실제 전장에서 표적은 편대비행하므로 이러한 다중 항공기들의 영상을 분리할 필요가 있다.
역합성 개구면 레이더 영상을 분할하기 위한 일반적인 거리정렬 기술의 경우, 비행궤적 모델과 실제 궤적이 유사하지 않으면 심각한 영상의 품질 저하가 발생된다.
또한, 일반적인 분할기술의 경우, 분할 윈도우의 크기에 따라서 표적이 잘리는 현상이 발생하여 적절히 표적을 분할할 수 없다. 따라서 편대비행하는 다중표적의 역합성 개구면 영상을 형성할 수 있는 방법의 개발이 필요하다.
1. 한국공개특허번호 제10-2013-0081527호 2. 한국공개특허번호 제10-2004-0094439호
1. 권경일외, "RCS/ISAR를 이용한 레이다 표적분석 기법 및 소프트웨어 개발"한국군사과학기술학회지 제7권 제2호 (통권 제17호) pp.88-99, 2004년.
본 발명은 위 배경기술에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, 편대비행하는 다중표적의 역합성 개구면 레이더 영상의 실시간 정확한 거리정렬이 가능하고, 이를 이용하여 다중표적 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상의 성공적인 분할을 가능하게 하는 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 위에서 제시된 과제를 달성하기 위해, 편대비행하는 다중표적의 역합성 개구면 레이더 영상의 실시간 정확한 거리정렬이 가능하고, 이를 이용하여 다중표적 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상의 성공적인 분할을 가능하게 하는 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법을 제공한다.
상기 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법은,
a) 편대비행하는 다중 표적의 각 거리측면도별로 거리측면도 이진화 영상들을 형성하는 단계;
b) 상기 거리측면도 이진화 영상들을 이용하여 각 이진화 영상내 거리측면도의 무게중심을 형성하는 단계;
c) 상기 다중 표적의 비행궤적을 이용하여 상기 거리측면도 이진화 영상들에 대하여 거리정렬을 수행하는 단계;
d) 거리정렬된 거리측면도 이진화 영상들에 대하여 위상 보정을 수행하여 1차적인 초기 전체 영상을 형성하는 단계;
e) 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate: CFAR) 탐지기를 이용하여 상기 초기 전체 영상으로부터 2차적인 이진화 전체 영상을 형성하는 단계; 및
f) 상기 이진화 전체 영상의 확장 및 침식으로 통하여 개별 이진화 영상을 추출 및 분할에 의해 분할 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 f) 단계는, 상기 분할 영상을 수직방향 역푸리에변환을 수행하는 단계; 수직방향 역푸리에변화된 분할 영상에 1차원 엔트로피와 2차원 엔트로피를 이용하여 요동보상을 수행하는 단계; 및 요동 보상된 분할 영상에 수직방향 푸리에 변환을 수행하여 최종 영상을 획득하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 비행궤적 모델링은, 다항식 및 가우식 함수를 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 이진화 영상은 각 거리측면도별로 가장 큰
Figure pat00001
%의 거리성분을 1로, 나머지는 0으로 설정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 무게중심은 각 이진화 영상내의 이진 거리측면도의 무게중심 곡선이며, 상기 무게중심 곡선은 수학식
Figure pat00002
(여기서,
Figure pat00003
은
Figure pat00004
번째 이진 거리측면도이고,
Figure pat00005
은 거리성분의 개수이다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 다항식과 가우스 함수는, 수학식
Figure pat00006
(여기서,
Figure pat00007
는 거리측면도 번호,
Figure pat00008
는 다항식 계수,
Figure pat00009
은 다항식 차수,
Figure pat00010
는 가우스 함수 계수,
Figure pat00011
는 가우스 함수 중심,
Figure pat00012
는 가우스함수 표준편차이다)으로 표현되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 이진화 전체 영상은 상기 초기 이진화 전체 영상의 점 주위로 클러터의 평균 및 분산을 추정하여, 상기 일정오경보확률(CFAR) 탐지기가 일정값 이상이면 1로 설정되고, 일정값이하이면 0으로 설정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 f) 단계는, 상기 이진화 전체 영상을 디스크 형태 영상으로 형성하는 단계; 상기 이진화 전체 영상과 상기 디스크 형태 영상의 교집합 연산을 이용하여 확장 또는 침식하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 한편으로, 본 발명의 다른 일실시예는, 편대비행하는 다중 표적의 각 거리측면도별로 거리측면도 이진화 영상들을 형성하고, 상기 거리측면도 이진화 영상들을 이용하여 각 이진화 영상내 거리측면도의 무게중심을 형성하는 데이터 형성부; 상기 다중 표적의 비행궤적을 이용하여 상기 거리측면도 이진화 영상들에 대하여 거리정렬을 수행하는 거리정렬부; 거리정렬된 거리측면도 이진화 영상들에 대하여 위상 보정을 수행하여 1차적인 초기 전체 영상을 형성하고, 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate: CFAR) 탐지기를 이용하여 상기 초기 전체 영상으로부터 2차적인 이진화 전체 영상을 형성하는 이진화 영상 형성부; 및 상기 이진화 전체 영상의 확장 및 침식으로 통하여 개별 이진화 영상을 추출 및 분할에 의해 분할 영상을 생성하는 분할부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 장치를 제공한다.
본 발명에 따르면, 다중표적의 역합성 개구면 레이더 영상의 실시간 정확한 거리정렬이 가능하다.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는 이러한 실시간 정확한 거리정렬을 이용하여 다중표적 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상의 성공적인 분할이 가능하다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 분할 기법을 적용하여 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 및/또는 다른 광학 영상내에서 표적의 분할이 가능하다는 점을 들 수 있다.
도 1은 일반적인 처프 신호의 시간 영역 신호 개념을 보여주는 도면이다.
도 2는 일반적인 처프 신호의 주파수 영역 신호 개념을 보여주는 도면이다.
도 3은 일반적인 정합 필터링 개념을 보여주는 도면이다.
도 4는 일반적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영성 형성 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 5는 일반적인 방식의 경우 제대로 정렬되지 않는 거리 측면도의 개념도이다.
도 6은 일반적인 거리정렬을 위하여 PS0에 사용되는 비용함수의 개념도이다.
도 7은 일반적인 표적크기의 윈도우 이내에 존재하는 이진화 영상의 무게중심을 계산하는 개념도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 장치(800)의 블록 구성도이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상을 형성하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 영상의 확장 및 침식에 사용되는 디스크 형태의 형상을 보여주는 개념도이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 영상을 확장하는 것을 보여주는 개념도이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 영상을 침식하는 것을 보여주는 개념도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법 및 장치를 상세하게 설명하기로 한다.
본 발명을 설명하기에 앞서 기본 이론으로서 거리 측면도 및 정지된 표적의 역합성 개구면 영상 형성에 대한 개념을 먼저 설명하기로 한다.
고해상도 거리측면도 형성 시에 가장 널리 사용되는 신호는 처프 신호이다.처프 신호는 시간에 따라 주파수가 증가(up-chirp) 또는 감소(down-chirp)하는 신호이다. 이 신호는 주로 소나(sonar)나 레이다(radar)에 사용되지만, 광대역 통신을 포함한 여러 분야에 사용된다. 처프 신호는 다음과 같이 수식으로 표시될 수 있다.
Figure pat00013
Figure pat00014
여기서,
Figure pat00015
는 송신된 송신 처프 신호,
Figure pat00016
는 표적으로부터 반사된 반사 처프 신호,
Figure pat00017
,
Figure pat00018
,
Figure pat00019
는 각각 시작 주파수, 밴드폭, 사각펄스를 나타낸다. 또한,
Figure pat00020
는 각각 펄스 지속시간, 레이더 시선방향 투영 거리로 인한 시간지연, 송신 처프의 진폭, 수신 처프의 진폭을 나타낸다.
도 1 및 도 2는 각각 처프신호의 시간 영역 및 주파수 영역의 신호를 나타낸다.
K개의 산란원으로 구성된 표적의 경우 레이더 반사신호는 다음과 같이 모델링할 수 있다.
Figure pat00021
여기서,
Figure pat00022
는
Figure pat00023
번째 산란원의 크기이고,
Figure pat00024
는
Figure pat00025
번째 산란원의 레이더 시선방향으로 투영된 거리로 인한 시간지연을 나타낸다.
Figure pat00026
대의 표적이 편대비행 할 경우, 위 신호는 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00027
여기서,
Figure pat00028
는
Figure pat00029
번째 표적의
Figure pat00030
번째 산란원의 크기이고,
Figure pat00031
는
Figure pat00032
번째 표적의
Figure pat00033
번째 산란원의 레이더 시선방향으로 투영된 거리로 인한 시간지연을 나타낸다. 이러한 처프 신호를 이용하여 고해상도 거리 측면도를 형성하기 위해서는 정합 필터링 과정이 요구된다. 이를 보여주는 도면이 도 3에 도시된다.
정합 필터링은 송신된 송신신호의 시간축으로 대칭이동 신호의 켤레값과 표적으로부터 반사된 수신신호를 컨볼루션(convolution)하는 과정이며, 그 결과 레이다 시선 방향에 존재하는 산란원의 위치와 크기를 얻을 수 있다.
하지만, 컨볼루션시 과도한 시간이 걸리기 때문에 도 3과 같이 주파수 영역으로 변환을 한 후 각각의 원소를 곱해서 수행한다. 정합 필터링을 하여 얻은 거리 측면도의 거리 해상도는 다음식과 같다.
Figure pat00034
여기서
Figure pat00035
는 빛의 속도,
Figure pat00036
는 밴드폭을 나타낸다. 정지된 표적의 경우, 표적을 균일한 각도로 회전하면서 거리 측면도를 얻은 후에 각 거리 성분별로 푸리에 변환을 수행하면 (거리, 도플러 주파수) 영역의 역합성 개구면 레이더 영상을 얻을 수 있다.
그런데, 정지된 표적과는 달리 실제로 표적은 다양한 형태의 병진운동을 한다. 이 경우 동일한 산란원이 다른 지점에서 관측되어 역합성 개구면 레이더 영상이 심하게 흐려지게 된다. 따라서 병진운동 보상 문제가 역합성 개구면 레이더 영상을 얻기 위한 핵심이며, 이는 크게 거리 정렬 및 위상 보정으로 구성된다.
거리정렬 시에는 두 거리 측면도가 잘 정렬되었을 때 두 거리 측면도의 합의 엔트로피가 최소화된다는 원리를 이용한다.
Figure pat00037
이라는 두 개의 인접한 거리 측면도를 가정할 경우, 두 거리측면도의 엔트로피는 다음과 같다.
Figure pat00038
Figure pat00039
이 엔트로피 함수를 이용하여 두 개의 거리 측면도 중에 하나를 이동시키면서 함수값을 계산한다. 따라서, 엔트로피 함수(H)의 값을 최소화시키는 상대적인 이동이 표적의 움직임으로 인한 값이다.
하지만 실제 상황에서 현재 거리 측면도를 인접한 거리 측면도와 정렬할 경우 오차가 축적된다. 따라서, 이를 최소화하기 위하여 이전까지 정렬된 거리 측면도의 평균과 정렬될 거리 측면도의 엔트로피를 이용한다.
거리 정렬후의 단계는 잔존하는 위상오차를 제거하기 위한 위상보정 단계이다. 이러한 위상보상이 없이는 초점이 맞춰진 이미지를 얻을 수가 없다.
Figure pat00040
개의 거리 측면도가 정렬되고,
Figure pat00041
을 각 원소가 각 거리 측면도의 위상 오차인 위상 오차 벡터라 가정할 경우, 위상보상 후의 거리 측면도는 아래와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00042
여기서,
Figure pat00043
은 정렬된 거리 측면도이다.
Figure pat00044
의 각 성분
Figure pat00045
별로 푸리에 변환하여 역합성 개구면 영상
Figure pat00046
을 얻을 경우, 영상이 매우 흐려지게 되므로 위상오차 벡터를 추정하기 위하여 다음과 같이 역합성 개구면 레이더 영상의 2차원 엔트로피를 사용하여 엔트로피가 최소가 되도록 하는 위상 오차 벡터(
Figure pat00047
)를 얻는다.
Figure pat00048
여기서,
Figure pat00049
이고, 이는
Figure pat00050
의 정규화된 역합성 개구면 레이더 영상이다.
다중 표적의 요동 보상 및 분할에 대한 이론 바탕을 설명하기로 한다.
도 4는 일반적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영성 형성 과정을 보여주는 흐름도이다. 즉, 도 4는 획득된 거리 측면도에 대하여 이진화 영상과 PSO를 이용하여 거리정렬한다(단계 S401,S402) 후, 위상보정 + 푸리에 변환을 수행하여 전체영상을 형성한다(단계 S403,S404).
일반적으로 표적이 여러 대가 존재할 경우, 거리측면도 형성 시에 산란원들의 간섭으로 인하여 산란원의 크기가 매우 변하게 된다. 이를 보여주는 도면이 도 5에 도시된다. 도 5는 일반적인 방식의 경우 제대로 정렬되지 않는 거리 측면도의 개념도이다. 도 5를 참조하면, 다중표적의 산란원 간섭으로 인하여 3번 및 5번 거리성분 값이 매우 크게 되어 정렬 시에 각각 5번과 7번과 정렬되었다. 도 5와 같이 거리정렬 시에 큰 산란원 여러 개가 1차원 엔트로피 값에 지대한 영향을 주어 큰 산란원들끼리 정렬되는 결과가 발생한다. 이로 인하여 역합성 개구면 영상에서 다른 산란원들은 보이지 않고 큰 산란원만 보이게 된다.
이러한 정렬 시의 문제를 극복하기 위하여 각 거리측면도별로 크기가 큰
Figure pat00051
%의 산란원들을 선택한 후, 그 값들을 1로 설정한 이진화 영상을 구성한다. 또한, 비행궤적을 다음과 같은 다항식으로 구성하여 각 거리성분이 동일한 비중을 가지는 정렬을 수행한다.
Figure pat00052
여기서,
Figure pat00053
는 거리측면도 번호이고,
Figure pat00054
은 거리측면도의 개수이다.
위의 비행궤적의 각 계수는 도 6과 같이 궤적상에 존재하는 이진화 영상의 값의 합을 비용함수로 하여 군집 알고리즘인 Partle Swarm Optimization(PSO) 알고리즘을 적용하여 찾는다.
도 6의 비용함수는 비행궤적을 영상의 가장 좌측에서 시작하여 우측까지 이동하면서 궤적상에 존재하는 모든 이진화 영상의 값을 더한 값이다. 따라서 비행궤적이 표적의 궤적과 동일하다면 큰 값을 가지고 되고, 그렇지 않을 경우에는 작은 값을 가지게 된다. 이진화 영상을 사용하기 때문에 각 거리성분이 동일한 비율로 정렬에 기여한다.
정렬 후, 분할을 위하여 도 4에 도시된 바와 같이 위상보정 및 거리성분별로 수직방향 푸리에 변환을 수행하여 전체 영상을 구성한다. 전체영상 구성 후, 전체 영상의 픽셀값의 평균값 이상의 값을 1로, 그렇지 않을 경우에는 0으로 한 이진화 영상
Figure pat00055
을 구성하여 분할을 수행한다.
분할 시에는, 이진화 영상의 왼쪽 제일 위 픽셀에서 시작하여 처음 1이 되는 지점에 도 7과 같이 표적크기의 윈도우(720) 이내에 존재하는 이진화 영상의 무게중심(730)을 계산한다. 표적(710)의 무게중심은 다음식과 같이 표현된다.
Figure pat00056
여기서,
Figure pat00057
,
Figure pat00058
는 각각
Figure pat00059
의 행과 열의 개수이다.
Figure pat00060
는 다음식과 같이
Figure pat00061
이진화 영상의 2차원 확률분포 함수이다.
Figure pat00062
이후 계산된 무게중심을 중심으로 하는 윈도우 이내의 또 다른 이진화 영상을 무게중심을 구하여 새로운 무게중심을 계산하고, 이를 순차적으로 적용하여 윈도우 이내에 표적이 포함될 때까지 수행하여 영상을 분할한다.
도 4를 계속 참조하면, 최종적으로 분할된
Figure pat00063
이내의 이진화 영상과 기존의 전체 영상을 곱하여 최종적으로 단일표적의 역합성 개구면 레이더 영상을 분할한다(단계 S405).
마지막 과정은 분할된 영상의 품질향상 과정이다. 전체 영상 형성 시에 다른 산란원들의 간섭으로 인하여 분할된 영상에는 오차가 존재하게 된다. 따라서 각 분할된 영상별로 수직방향 역푸리에변환을 수행한 후(단계 S410,S411,S412), 1차원 엔트로피와 2차원 엔트로피를 이용하여 요동보상을 수행한다(단계 S413). 이후에, 다시 수직방향 푸리에 변환을 수행하여 개선된 영상을 획득한다(단계 S414,S415). 이러한 위 단계 S410 내지 S415로 이루어지는 개선된 영상 산출 블록(410-1 내지 410-N)은 N개의 분할된 영상 각각에 대하여 수행된다.
도 1 내지 도 7을 참조하여 설명한 일반적인 역합성 개구면 레이더 영상을 분할하기 위한 거리정렬 기술의 경우, 위에서 언급한 다항식 형태의 표적 궤적과 실제 궤적이 다를 경우에 심각한 영상의 왜곡이 생길 수 있다.
또한, 분할 시에 영상의 윈도우가 적절히 설정되어 있지 않을 경우, 두 표적이 한 윈도우 내에 존재하여 영상이 분할되지 않을 수 있다.
본 발명의 일실시예에서는 도 1 내지 도 7에 기술된 내용을 바탕으로 이러한 영상 왜곡 및 영상 미분할 등의 문제를 해소한다. 이에 대하여는 도 8 내지 도 12를 참조하여 설명하며, 도 1 내지 도 7에 기술된 내용중 중복되는 것들에 대하여는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 장치(800)의 블록 구성도이다. 도 8을 참조하면, 편대비행하는 다중 표적의 각 거리측면도별로 거리측면도 이진화 영상들을 형성하고, 상기 거리측면도 이진화 영상들을 이용하여 각 이진화 영상내 거리측면도의 무게중심을 형성하는 데이터 형성부(810), 상기 다중 표적의 비행궤적을 이용하여 상기 거리측면도 이진화 영상들에 대하여 거리정렬을 수행하는 거리정렬부(820), 거리정렬된 거리측면도 이진화 영상들에 대하여 위상 보정을 수행하여 1차적인 초기 전체 영상을 형성하고, 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate: CFAR) 탐지기를 이용하여 상기 초기 전체 영상으로부터 2차적인 이진화 전체 영상을 형성하는 이진화 영상 형성부(840), 및 상기 이진화 전체 영상의 확장 및 침식으로 통하여 개별 이진화 영상을 추출 및 분할에 의해 분할 영상을 생성하는 분할부(850) 등을 포함하여 구성된다.
이들 데이터 형성부(810), 거리 정렬부(820), 이진화 영상 형성부(840) 및 분할부(850) 등은 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하기 위해 디자인된 ASIC(application specific integrated circuit), DSP(digital signal processing), PLD(programmable logic device), FPGA(field programmable gate array), 프로세서, 제어기, 마이크로프로세서, 다른 전자 유닛 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하는 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어는 메모리 유닛에 저장될 수 있고, 프로세서에 의해 실행된다. 메모리 유닛이나 프로세서는 당업자에게 잘 알려진 다양한 수단을 채용할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상을 형성하는 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 9를 참조하면, 각 거리측면도별로 크기가 큰
Figure pat00064
%의 거리성분을 선택하여 값을 1로, 나머지는 0으로 한 이진화된 거리측면도 이진화 영상을 형성한다. 이후 형성된 이진화 영상을 이용하여 각 이진화 영상내의 거리측면도의 무게중심을 형성한다(단계 S910).
전체 영상형성을 위한 거리정렬을 위하여 비행궤적을 다항식+가우스 함수로 모델링하고, 이를 도 6에 도시된 비용함수를 적용하여 거리정렬을 수행한 후, 위상보정을 수행하여 1차적으로 초기 전체 영상을 형성한다(단계 S930).
부연하면, 초기 전체 영상의 형성을 위하여 위에서 언급한 바와 같이 각 거리측면도별로 가장 큰
Figure pat00065
%의 거리성분을 1로, 나머지는 0으로 설정된 이진화 영상을 구성한 후, 거리정렬을 위하여 다음식과 같이 각 이진화 영상내의 이진 거리측면도의 무게중심 곡선을 형성한다.
Figure pat00066
여기서,
Figure pat00067
은
Figure pat00068
번째 이진 거리측면도이고,
Figure pat00069
은 거리성분의 개수이다. 이후 무게중심 곡선을 이용한 정렬을 위하여 다음식과 같이 다항식과 가우스 함수로 구성된 비행궤적을 구성한다.
Figure pat00070
여기서,
Figure pat00071
는 거리측면도 번호,
Figure pat00072
는 다항식 계수,
Figure pat00073
은 다항식 차수,
Figure pat00074
는 가우스 함수 계수,
Figure pat00075
는 가우스 함수 중심,
Figure pat00076
는 가우스함수 표준편차이다.
각 변수를 구하기 위하여 기울기를 기반으로 한 가우스 뉴턴 알고리즘을 이용하여 무게중심 곡선과
Figure pat00077
의 오차가 최소가 되는 방법으로 대강 추정 변수를 대강 추정한 후, 도 6의 비용함수 및 PSO를 적용하여 변수들을 세부적으로 추정한다. 이를 이용하여 획득된
Figure pat00078
을 이용한 정렬 후, 전체 역합성 개구면 레이더 영상 형성한다.
도 9를 계속 참조하면, 다음으로, 분할을 위하여 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate: CFAR) 탐지기를 이용하여 2차적으로 이진화된 이진화 전체영상을 형성한다(단계 S940).
이 후, 이진화 전체 영상의 확장 및 침식을 통하여 연결된 개별 이진화 영상을 추출하여 분할을 수행한다(단계 S950,S960).
부연하면, 초기 전체영상의 형성 후, 각 영상을 분할하기 위하여 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate: CFAR) 탐지기를 적용한 전체영상의 이진화된 이진화 전체 영상
Figure pat00079
을 형성한다. 이를 위하여 초기 전체 영상(ISAR: Inverse Synthetic Aperture Radar)의 점 주위로 클러터의 평균
Figure pat00080
및 분산
Figure pat00081
추정한 후, 다음식과 같이 CFAR 탐지기를 설정한다.
Figure pat00082
여기서,
Figure pat00083
는 전체영상 중 한 점의 값이다.
Figure pat00084
가 일정값 이상이면
Figure pat00085
을 1로, 그렇지 않으면 0으로 설정하여 이진화 전체 영상이 형성된다.
CFAR 탐지기를 이용한 전체영상의 이진화 후, 도 10과 같이 이진화 영상 확장 및 침식을 위한 디스크 형태 영상
Figure pat00086
을 형성하고, 이를 이용하여 전체 이진화 영상
Figure pat00087
을 확장한다.
확장 시에는 도 11과 같이 영상
Figure pat00088
을 반사시킨 후,
Figure pat00089
만큼
Figure pat00090
을 이동하면서 이진화 전체 영상
Figure pat00091
와의 교집합이 존재하는 부분을 1로 설정하여 확장된 영상을 획득한다. 수식으로 표현하면 다음과 같다.
Figure pat00092
여기서,
Figure pat00093
이고, 이는 영상의 반사이며,
Figure pat00094
이고 이는 영상의 이동을 나타낸다.
Figure pat00095
는 영상의 이동 정도를 나타낸다.
영상 확장 후 확장된 영상을 도 12와 같이
Figure pat00096
을
Figure pat00097
만큼 이동하면서 확장된 영상
Figure pat00098
내부에 존재하는 부분만 1로 설정하는 침식과정을 거친 후 영상의 내부를 채운다. 수식으로 표현하면 다음과 같다.
Figure pat00099
최종적으로 영상의 연결된 부분들을 탐색한 후, 이를 전체 영상에 곱한 후에 각 영상을 분할하고, 분할된 영상을 개선한다.
부연하면, 분할된 분할 영상을 수직방향 역푸리에변환을 수행한 후, 1차원 엔트로피와 2차원 엔트로피를 이용하여 요동보상을 수행한다. 이후, 다시 수직방향 푸리에 변환을 수행하여 개선된 최종 영상을 획득한다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 영상의 확장 및 침식에 사용되는 디스크 형태 형상을 보여주는 개념도이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 영상을 확장하는 것을 보여주는 개념도이다. 도 11을 참조하면, B를 이용하면서 A와 교집합이 있는 부분을 1로 설정하여 이진화 영상을 확보한다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 영상을 침식하는 것을 보여주는 개념도이다. 도 12를 참조하면, B를 이용하면서
Figure pat00100
내부에 존재하는 부분만 1로 설정하여 이진화 영상을 확보한다.
900: 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 장치
910: 데이터 형성부
920: 거리 정렬부
940: 이진화 영상 형성부
450: 분할부

Claims (9)

  1. a) 편대비행하는 다중 표적의 각 거리측면도별로 거리측면도 이진화 영상들을 형성하는 단계;
    b) 상기 거리측면도 이진화 영상들을 이용하여 각 이진화 영상내 거리측면도의 무게중심을 형성하는 단계;
    c) 상기 다중 표적의 비행궤적을 이용하여 상기 거리측면도 이진화 영상들에 대하여 거리정렬을 수행하는 단계;
    d) 거리정렬된 거리측면도 이진화 영상들에 대하여 위상 보정을 수행하여 1차적인 초기 전체 영상을 형성하는 단계;
    e) 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate: CFAR) 탐지기를 이용하여 상기 초기 전체 영상으로부터 2차적인 이진화 전체 영상을 형성하는 단계; 및
    f) 상기 이진화 전체 영상의 확장 및 침식으로 통하여 개별 이진화 영상을 추출 및 분할에 의해 분할 영상을 생성하는 단계;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 f) 단계는,
    상기 분할 영상을 수직방향 역푸리에변환을 수행하는 단계;
    수직방향 역푸리에변화된 분할 영상에 1차원 엔트로피와 2차원 엔트로피를 이용하여 요동보상을 수행하는 단계; 및
    요동 보상된 분할 영상에 수직방향 푸리에 변환을 수행하여 최종 영상을 획득하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 비행궤적 모델링은 다항식 및 가우식 함수를 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 이진화 영상은 각 거리측면도별로 가장 큰
    Figure pat00101
    %의 거리성분을 1로, 나머지는 0으로 설정되는 것을 특징으로 하는 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 무게중심은 각 이진화 영상내의 이진 거리측면도의 무게중심 곡선이며, 상기 무게중심 곡선은 수학식
    Figure pat00102
    (여기서,
    Figure pat00103
    은
    Figure pat00104
    번째 이진 거리측면도이고,
    Figure pat00105
    은 거리성분의 개수이다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 다항식과 가우스 함수는, 수학식
    Figure pat00106
    (여기서,
    Figure pat00107
    는 거리측면도 번호,
    Figure pat00108
    는 다항식 계수,
    Figure pat00109
    은 다항식 차수,
    Figure pat00110
    는 가우스 함수 계수,
    Figure pat00111
    는 가우스 함수 중심,
    Figure pat00112
    는 가우스함수 표준편차이다)으로 표현되는 것을 특징으로 하는 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 이진화 전체 영상은 상기 초기 이진화 전체 영상의 점 주위로 클러터의 평균 및 분산을 추정하여, 상기 일정오경보확률(CFAR) 탐지기가 일정값 이상이면 1로 설정되고, 일정값이하이면 0으로 설정되는 것을 특징으로 하는 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 f) 단계는,
    상기 이진화 전체 영상을 디스크 형태 영상으로 형성하는 단계;
    상기 이진화 전체 영상과 상기 디스크 형태 영상의 교집합 연산을 이용하여 확장 또는 침식하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비행 궤적 및 형태학적 처리를 이용한 효과적인 다중 표적 역합성 개구면 레이더 영상 형성 방법.
  9. 편대비행하는 다중 표적의 각 거리측면도별로 거리측면도 이진화 영상들을 형성하고, 상기 거리측면도 이진화 영상들을 이용하여 각 이진화 영상내 거리측면도의 무게중심을 형성하는 데이터 형성부;
    상기 다중 표적의 비행궤적을 이용하여 상기 거리측면도 이진화 영상들에 대하여 거리정렬을 수행하는 거리 정렬부;
    거리정렬된 거리측면도 이진화 영상들에 대하여 위상 보정을 수행하여 1차적인 초기 전체 영상을 형성하고, 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate: CFAR) 탐지기를 이용하여 상기 초기 전체 영상으로부터 2차적인 이진화 전체 영상을 형성하는 이진화 영상 형성부; 및
    상기 이진화 전체 영상의 확장 및 침식으로 통하여 개별 이진화 영상을 추출 및 분할에 의해 분할 영상을 생성하는 분할부;
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