KR20190036325A - Apparatus for autofocusing and cross range scaling of isar image using compressive sensing and method thereof - Google Patents

Apparatus for autofocusing and cross range scaling of isar image using compressive sensing and method thereof Download PDF

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KR20190036325A
KR20190036325A KR1020170125422A KR20170125422A KR20190036325A KR 20190036325 A KR20190036325 A KR 20190036325A KR 1020170125422 A KR1020170125422 A KR 1020170125422A KR 20170125422 A KR20170125422 A KR 20170125422A KR 20190036325 A KR20190036325 A KR 20190036325A
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Abstract

The present invention relates to a device and method for auto-focusing and vertical distance scaling of an ISAR image using compression sensing. According to the present invention, the method comprises the steps of: receiving a sparse-aperture (SA) signal for a target; using a residual signal of a scattering point included in a distance bin and a Pearson′s correlation coefficient among previously stored sensing matrixes by each distance bin of the SA signal to estimate coordinates and a parameter in accordance with translation and irregular rotation with respect to the scattering point, and calculating an amplitude corresponding to the parameter; using the estimated parameter and the calculated amplitude to reconfigure an ISAR image signal corresponding to the SA signal; using the reconfigured ISAR image signal to remove a signal component corresponding to the translation and the irregular rotation, and generating an ISAR image auto-focused through Fourier transform; and using an angular velocity of a target calculated through the estimated parameter to calculate a vertical distance resolution, and scaling a vertical distance of the generated ISAR image in accordance with the vertical distance resolution. Accordingly, the present invention can restore an SA signal into a complete ISAR image signal from which a phase error signal in accordance with translation and irregular rotation motions of a target is removed.

Description

압축 센싱을 이용한 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치와 그 방법{APPARATUS FOR AUTOFOCUSING AND CROSS RANGE SCALING OF ISAR IMAGE USING COMPRESSIVE SENSING AND METHOD THEREOF} BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an automatic focusing and vertical distance scaling apparatus for ISAR images using compression sensing,

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 automatic focusing and vertical distance scaling apparatus and method for an ISAR image using compression sensing, and more particularly, to an ISAR And more particularly, to an apparatus and method for automatic 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 sectors, including aircraft classification and aircraft traffic control. This is because, in contrast to other remote sensing technologies, it has advantages such as robust performance in all weather conditions, relatively high target identification capability and interference suppression.

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. Generally, a high resolution target image can be obtained by using the ISAR technique. Good distance resolution can be obtained by transmitting a wideband signal, while good vertical distance resolution is obtained from a target at different aspect angles. Is obtained by coherently processing a returning 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 data sets are missing in the observed echo data set, correct ISAR images can not 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 showing 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 n-th distance bin in the ISAR image signal is composed of M bursts. At this time, vacant aperture data is generated due to interference with other radar activities. In other words, the received ISAR image signal receives only the data of a certain section (s 1, n , s 2, n , ..., s K, n ), so that the ISAR image 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 an FT-based ISAR image is generated using such a sparse-aperture (SA) signal, a high side lobe is generated regardless of the translational motion (TM) and the rotational motion (RM) And the image quality is greatly deteriorated.

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, ISAR image reconstruction from SA data sets using compression sensing technique is underway. According to compression sensing theory, it is well known that accurate recovery of unknown sparse signals can be achieved through limited measures by solving sparse optimization problems.

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 ISAR image signal restoration using the conventional compression sensing technique, all pixel values of the ISAR image are estimated. In this case, the computation cost is large and inefficient. In addition, the inner product of the orthogonal matching tracking has a problem in that the restoration ability is poor because there is no sensitivity to the similarity between the rows of the sensing dictionary matrix and the measurement vectors.

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 restoration 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 technology of the background of the present invention is disclosed in Korean Patent No. 10-1617620 (published on May 5, 2013).

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.SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide an apparatus and method for autofocus and vertical distance scaling of an ISAR image for improving a calculation amount and quality of an ISAR image by restoring a 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 신호로부터를 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 aspect of the present invention, there is provided an autofocus and vertical distance scaling method for an ISAR image, the method comprising: inputting a rare aperture signal for a target; scattering Estimating a parameter according to coordinates, translation and irregular rotation of a scattering point using a Pearson's correlation coefficient between a residual signal of the point and a previously stored sensing matrix, and calculating an amplitude corresponding to the parameter; Reconstructing the ISAR image signal corresponding to the sparse aperture signal using the calculated parameter and the calculated amplitude, removing signal components corresponding to the translation and irregular rotation using the reconstructed ISAR image signal, and then performing Fourier transform Generating an auto-focused ISAR image, Calculating a vertical distance resolution 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.

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. Calculating the amplitude includes calculating a Pearson correlation coefficient between a first residual signal and a basis function vector with respect to a first scattering point, calculating a coefficient of a basis function vector having the maximum Pearson correlation coefficient as the coordinate, Estimating a first parameter according to an irregular rotation, and performing a least squares method on the first residual signal using a basis function vector corresponding to the first parameter to calculate a first amplitude of a signal corresponding to the first scattering point And a 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 calculating a second residual signal using the first and second residual signals, Comparing the function with a preset threshold value, reconstructing the ISAR image signal according to a comparison result, or calculating a parameter by estimating a parameter with respect to a second scattering point.

상기 진폭을 산출하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 파라미터(

Figure pat00001
)를 추정할 수 있다. Wherein the step of calculating the amplitude comprises the step of calculating the amplitude
Figure pat00001
) Can be estimated.

Figure pat00002
Figure pat00002

여기서

Figure pat00003
이고,
Figure pat00004
는 i번째 산란점에 대한 신호 벡터이고,
Figure pat00005
는 상기 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고,
Figure pat00006
및
Figure pat00007
각각
Figure pat00008
와
Figure pat00009
의 표준 편차이고 E[
Figure pat00010
]는 예상 연산자이고,
Figure pat00011
와
Figure pat00012
는 각각
Figure pat00013
와
Figure pat00014
의 평균 벡터이다. here
Figure pat00003
ego,
Figure pat00004
Is the signal vector for the ith scattering point,
Figure pat00005
Is the residual signal vector for the i-th scattering point,
Figure pat00006
And
Figure pat00007
each
Figure pat00008
Wow
Figure pat00009
And E [
Figure pat00010
] Is an estimate operator,
Figure pat00011
Wow
Figure pat00012
Respectively
Figure pat00013
Wow
Figure pat00014
≪ / RTI >

상기 파라미터에 대응하는 진폭을 산출하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 진폭(

Figure pat00015
)을 산출할 수 있다. Wherein the step of calculating the amplitude corresponding to the parameter comprises the step of calculating the amplitude
Figure pat00015
) Can be calculated.

Figure pat00016
Figure pat00016

여기서

Figure pat00017
는 상기 추정된 매개 변수
Figure pat00018
에 기반한 기저 함수 벡터이다.here
Figure pat00017
Lt; RTI ID = 0.0 >
Figure pat00018
Based basis function vector.

상기 제2 잔차 신호를 산출하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 제2 잔차 신호를 산출할 수 있다. The step of calculating the second residual signal may calculate the second residual signal using the following equation.

Figure pat00019
Figure pat00019

여기서

Figure pat00020
는 n번째 거리빈의 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고,
Figure pat00021
는 n번째 거리빈의 i+1번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이다.here
Figure pat00020
Is the residual signal vector for the ith scattering point of the nth distance bin,
Figure pat00021
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 ) can be calculated using the following equation.

Figure pat00022
Figure pat00022

여기서 δ는 상기 기 설정된 임계값이다.Where? Is the preset threshold value.

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 신호로부터를 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. The autofocus and vertical distance scaling apparatus for an ISAR image according to another embodiment of the present invention includes an input unit for 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, A calculator for estimating a parameter according to coordinates, translation and irregular rotation of the scattering point using a pearson's correlation coefficient between pre-stored sensing matrices and calculating an amplitude corresponding to the parameter, A reconstructing unit for reconstructing an ISAR image signal corresponding to the sparse aperture signal using the amplitude of the signal, a signal component corresponding to translation and irregular rotation is removed from the reconstructed ISAR image signal, an auto-focusing ISAR image generating unit, The calculated vertical distance resolution by using the angular velocity of the target is calculated through, and includes a scale for the vertical distance scale the ISAR image of the generated 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 As described above, according to the present invention, the rare aperture signal can be restored to the complete ISAR image signal from which the phase error signal due to the translational motion and the irregular rotational motion of the target are removed. In addition, the signal restoration and phase error elimination can be performed at the same time, and the ISAR image can be generated through the Fourier transform, thereby reducing the calculation amount

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, it is possible to accurately calculate the rotation speed of the target by using the estimated parameters in the ISAR signal restoration process, so that the ISAR having a well-scaled fit can be obtained.

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 showing a rare aperture signal.
2 is a block diagram of an autofocus and vertical distance scaling apparatus for an ISAR image according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart of a method of autofocus and vertical distance scaling of an ISAR image according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart for explaining steps S320 and S330 of FIG. 3 in detail.
FIG. 5 is a flowchart for explaining step S340 of FIG. 3 in detail.
FIG. 6 is a flowchart for explaining step 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.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters 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 an element is referred to as "comprising ", it means that it can include other elements as well, without excluding other elements 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.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out 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 an autofocus and vertical distance scaling apparatus for an ISAR image according to an 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. 2, an automatic focusing and vertical distance scaling apparatus 200 for an ISAR image according to an exemplary embodiment of the present invention includes an input unit 210, a calculation unit 220, a reconstruction unit 230, an image generation unit 240 And a scaling unit 250.

우선 입력부(210)는 타겟에 대한 희소 개구 신호를 입력받는다. First, the input unit 210 receives a rare aperture signal for the target.

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 calculation unit 220 calculates the coordinates of the scattering point, the coordinates of the scattering point, and the coordinates of the scattering point using the residual signal of the scattering point included in the distance bin and the previously stored sensing matrix, And estimates the parameter according to the irregular rotation and calculates the amplitude corresponding to the parameter.

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. Specifically, the calculation unit 220 calculates a Pearson correlation coefficient between the first residual signal and the basis function vector for the first scattering point. Then, the calculation unit 220 estimates the coefficient of the basis function vector having the maximum Pearson correlation coefficient as the first parameter according to the coordinate, translation, and irregular rotation. The calculator 220 then performs a least square method on the first residual signal using the basis function vector corresponding to the first parameter to calculate the first amplitude of the signal corresponding to the first scattering point.

다음으로 재구성부(230)는 추정된 파라미터 및 산출된 진폭을 이용하여 희소 개구 신호에 대응하는 ISAR 영상 신호를 재구성한다. Next, the reconstruction unit 230 reconstructs the ISAR image signal corresponding to the rare aperture signal using the estimated parameter and the calculated amplitude.

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.Specifically, the reconstruction unit 230 calculates the second residual signal using the first residual signal, the first parameter, and the first amplitude. The reconstructing unit 230 compares the cost function calculated using the first and second residual signals with a predetermined threshold value, reconstructs the ISAR image signal according to the comparison result, or performs parameter estimation on the second scattering point, .

다음으로 영상 생성부(240)는 재구성된 ISAR 영상 신호로부터를 이용하여 병진 및 불규칙 회전에 대응하는 신호 성분을 제거한 후 푸리에 변환을 통해 오토포커싱(auto-focusing)된 ISAR 영상을 생성한다. Next, the image generating unit 240 removes signal components corresponding to the translation and irregular rotation using the reconstructed ISAR image signal, and generates an auto-focused ISAR image through the Fourier transform.

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 scaling unit 250 calculates the vertical distance resolution using the angular velocity of the target calculated through the estimated parameters, and vertically scales the generated ISAR image according to the vertical distance resolution.

이하에서는 도 3 내지 도 6을 통해 본 발명의 실시예에 따른 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법에 대해 살펴보도록 한다. Hereinafter, a method of autofocus and vertical distance scaling of an ISAR image according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 3 through FIG.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법의 순서도이다. 3 is a flowchart of a method of autofocus and vertical distance scaling of an ISAR image according to an embodiment of the present invention.

우선 도 3에 나타난 바와 같이, 입력부(210)는 타겟에 대한 희소 개구 신호를 입력받는다(S310). 3, the input unit 210 receives a rare aperture signal for the target (S310).

이때 희소 개구 신호는 아래의 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다. At this time, the sparse aperture signal can be expressed by the following equation (1).

Figure pat00023
Figure pat00023

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. Wherein Ln is n is the number of scattering points in the second distance blank, A i 'is the i-th scattering point amplitude, c is the velocity, f 0 of the light is carrier frequency, R 0 is the first distance to the rotation of the target center in radar and, x 0 is the target x-axis first position in two-dimensional coordinates of the center of rotation of the target as the origin, v R is the target line of sight rate, a R is the acceleration, j R of the target is a jerk (jerk) of the target , w is the target rotation speed, w d is the target rotation acceleration, x n is the x coordinate of the nth scattering point, y i is the y coordinate of the i th scattering point, l is the nth distance bin of the sparse signal It is the index number of the included burst.

수학식 1에서 나타난 바와 같이, 희소 개구 신호는 복수개의 거리빈에 대한 신호로 구성된다. As shown in Equation (1), the rare aperture signal consists of signals for a plurality of distance bins.

그리고 수학식 1을 벡터로 표기하면 아래의 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다. The equation (1) can be represented by the following equation (2).

Figure pat00024
Figure pat00024

여기서

Figure pat00025
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,
Figure pat00026
이다. 기저 함수 q는 산란점의 병진 운동에 대응하는 함수이며,
Figure pat00027
이다. 기저함수 c는 산란점의 불균일 회전 운동에 대응하는 함수이며,
Figure pat00028
이다. here
Figure pat00025
L, q, and c denote the basis functions corresponding to the first, second, and third phase terms, respectively. The basis function l is a function corresponding to the coordinate value of the scattering point as a pure linear function with respect to time,
Figure pat00026
to be. The basis function q is a function corresponding to the translational motion of the scattering point,
Figure pat00027
to be. The basis function c is a function corresponding to the nonuniform rotational motion of the scattering point,
Figure pat00028
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. In order to produce a well-focused (autofocused) ISAR image, as shown in the above rare aperture signal, the secondary and tertiary terms of the signal must be removed.

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). Then, the calculator 220 calculates the coordinates, translation, and distribution of the scattering point using the residual signal of the scattering point included in the distance bin and the pearson's correlation coefficient between the previously stored sensing matrix, After estimating the parameter according to the irregular rotation, the amplitude corresponding to the parameter is calculated (S320).

그리고 재구성부(230)는 추정된 파라미터 및 산출된 진폭을 이용하여 희소 개구 신호에 대응하는 ISAR 영상 신호를 재구성한다(S330). Then, the reconstructing unit 230 reconstructs the ISAR image signal corresponding to the rare aperture signal using the estimated parameter and the calculated amplitude (S330).

도 4는 도 3의 S320 및 S330 단계를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다. 4 is a flowchart for explaining steps S320 and S330 of FIG. 3 in detail.

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 calculation unit 220 calculates the Pearson correlation coefficient between the first residual signal for the first scattering point and the basis function vector included in the previously stored sensing matrix (S321). At this time, if the first scattering point is the first scattering point of the distance bin, the calculating unit 220 sets the first residual signal as the rare aperture signal of the corresponding distance bin.

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 calculation unit 220 estimates the coefficient of the basis function vector having the maximum Pearson correlation coefficient as the first parameter according to the coordinate, translation, and irregular rotation (S322).

구체적으로 산출부(220)는 아래의 수학식 3을 이용하여 산란점의 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 파라미터(

Figure pat00029
)를 추정한다. Specifically, the calculating unit 220 calculates the coordinates of the scattering point, the parameters according to the translation and irregular rotation (
Figure pat00029
).

Figure pat00030
Figure pat00030

여기서

Figure pat00031
이고,
Figure pat00032
는 i번째 산란점에 대한 파라미터이고,
Figure pat00033
는 상기 i번째 산란점에 대한 잔차 신호이고,
Figure pat00034
및
Figure pat00035
는 각각
Figure pat00036
와
Figure pat00037
의 표준 편차이고 E[
Figure pat00038
]는 예상 연산자이고,
Figure pat00039
와
Figure pat00040
는 각각
Figure pat00041
와
Figure pat00042
의 평균 벡터이다. here
Figure pat00031
ego,
Figure pat00032
Is a parameter for the i-th scattering point,
Figure pat00033
Is a residual signal with respect to the i-th scattering point,
Figure pat00034
And
Figure pat00035
Respectively
Figure pat00036
Wow
Figure pat00037
And E [
Figure pat00038
] Is an estimate operator,
Figure pat00039
Wow
Figure pat00040
Respectively
Figure pat00041
Wow
Figure pat00042
≪ / RTI >

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 coordinates of the i-th scattering center, β i is a parameter corresponding to a translation of the i-th scattering center, γ i is a parameter corresponding to the irregular rotation of the i-th scattering point.

예를 들어 제1 산란점이 3번째 거리빈의 2번째 산란점이라고 가정한다. 그러면 산출부(220)는 아래의 수학식 4와 같이 제1 산란점에 대한 제1 파라미터(

Figure pat00043
)를 추정할 수 있다. For example, assume that the first scattering point is the second scattering point of the third distance bin. Then, the calculation unit 220 calculates the first parameter for the first scattering point (Equation 4)
Figure pat00043
) Can be estimated.

Figure pat00044
Figure pat00044

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 calculating unit 220 performs 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 (S323). Specifically, the calculation unit 220 calculates the first amplitude using the following equation (5).

Figure pat00045
Figure pat00045

여기서

Figure pat00046
는 추정된 파라미터
Figure pat00047
에 대응하는 기저 함수 벡터를 의미한다. 예를 들어 n번째 거리빈에서 값을 가지는 버스트의 개수가
Figure pat00048
개인 경우
Figure pat00049
은
Figure pat00050
의 기저 함수 벡터가 된다. here
Figure pat00046
Lt; / RTI >
Figure pat00047
Quot; means a basis function vector corresponding to " For example, if the number of bursts having values in the nth distance bin is
Figure pat00048
Individual cases
Figure pat00049
silver
Figure pat00050
Is the basis function vector.

다음으로 재구성부(230)는 제1 잔차 신호, 제1 파라미터 및 제1 진폭을 이용하여 제2 잔차 신호를 산출한다(S331). Next, the reconstruction unit 230 calculates the second residual signal using the first residual signal, the first parameter, and the first amplitude (S331).

구체적으로 재구성부(230)는 아래의 수학식 6을 이용하여 제2 잔차 신호를 산출한다.Specifically, the reconstruction unit 230 calculates a second residual signal using Equation (6) below.

Figure pat00051
Figure pat00051

그리고 재구성부(230)는 제1 및 제2 잔차 신호를 이용하여 산출된 비용 함수와 기 설정된 임계값을 비교한다(S332). The reconstructing unit 230 compares the cost function calculated using the first and second residual signals with a predetermined threshold (S332).

구체적으로 재구성부(230)는 아래의 수학식 7을 이용하여 비용 함수를 산출한 후 임계값과 비교한다. Specifically, the reconstruction unit 230 calculates a cost function using Equation (7) and compares it with a threshold value.

Figure pat00052
Figure pat00052

여기서

Figure pat00053
는 제1 잔차 신호이고,
Figure pat00054
는 제2 잔차 신호이고, δ는 임계값이다. here
Figure pat00053
Is a first residual signal,
Figure pat00054
Is the second residual signal, and [delta] is the threshold value.

그러면 재구성부(230)는 비교 결과에 따라 ISAR 신호를 재구성하거나(S333) 제2 산란점에 대하여 파라미터 추정하여 진폭을 산출한다. Then, the reconstructing unit 230 reconstructs the ISAR signal according to the comparison result (S333), or calculates the amplitude by parameter estimation for the second scattering point.

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. Specifically, if the cost function is smaller than the threshold value, the reconstruction unit 230 reconstructs the ISAR image signal using the estimated parameters and amplitudes. At this time, the reconstruction unit 230 reconstructs the ISAR image signal using Equation (8) below.

Figure pat00055
Figure pat00055

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 image signal and T obs is the concatenation interval (CPI), or 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 reconstruction unit 230 estimates the parameter for the second scattering point to calculate the amplitude.

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 is calculated in step S331, the calculating unit 220 estimates the parameter for the third scattering point of the third distance bin through steps S322 and S323, Lt; / RTI >

그리고 S331 단계를 통해 4번째 산란점에 대한 잔차 신호를 산출하고, S332 단계를 통해 비용 함수를 산출하여 임계값과 비교한다. In step S331, the residual signal for the fourth scattering point is calculated. In step S332, the cost function is calculated and compared with the threshold value.

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 smaller than the threshold value, the set for the estimated parameter and amplitude 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 image generating unit 240 removes signal components corresponding to the rotation and irregular rotation from the reconstructed ISAR image signal, and generates an ISAR image that is auto-focused through the Fourier transform (S340).

도 5는 도 3의 S340 단계를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다. FIG. 5 is a flowchart for explaining step S340 of FIG. 3 in detail.

구체적으로 영상 생성부(240)는 재구성된 ISAR 영상 신호에서 병진 및 불균일 회전에 따른 신호 성분을 제거한다(S341). Specifically, the image generator 240 removes the signal components due to the translation and nonuniform rotation in the reconstructed ISAR image signal (S341).

재구성된 ISAR 영상 신호에서 병진 및 불균일 회전에 따른 신호 성분이 제거된 신호(sn lin(t))는 아래의 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다. The signal s n lin (t) from which the signal component due to the translation and nonuniform rotation in the reconstructed ISAR image signal is removed can be expressed by Equation (9) below.

Figure pat00056
Figure pat00056

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). In operation S342, the image generator 240 performs a Fourier transform on the signal from which the signal components due to the rotation and the nonuniform rotation are removed in the reconstructed ISAR image signal to generate the vertical distance profile.

영상 생성부(240)는 아래의 수학식 10을 통해 수직 거리 프로파일(CRPn(v))을 생성한다. The image generating unit 240 generates a vertical distance profile (CRP n (v)) using the following equation (10).

Figure pat00057
Figure pat00057

그러면 영상 생성부(240)는 수직 거리 프로파일을 이용하여 ISAR 영상을 생성한다(S343). Then, the image generating unit 240 generates an ISAR image using the vertical distance profile (S343).

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 scaling unit 250 calculates the vertical distance resolution using the angular velocity of the target calculated through the estimated parameters, and vertically scales the ISAR image according to the vertical distance resolution (S350).

도 6은 도 3의 S350 단계를 상세하게 설명하기 위한 순서도이다. FIG. 6 is a flowchart for explaining step 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 scaling unit 250 calculates the angular velocity of the target using the estimated parameters (S351).

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? N, 1 and? N, 1 corresponding to the i-th scattering circle of the n-th distance bin can be expressed by the following equations (11) and (12).

Figure pat00058
Figure pat00058

Figure pat00059
Figure pat00059

그러면 n번째 거리번의 i'번째 산란원과의 관계는 아래는 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다. Then, the relation with the i 'th scattering circle at the n-th distance can be expressed by Equation (13) below.

Figure pat00060
Figure pat00060

따라서 스케일링부(250)는 수학식 11의 두 산란점 사이의 관계에 따른 수학식 14를 이용하여 타겟의 각속도를 산출한다. Accordingly, the scaling unit 250 calculates the angular velocity of the target using Equation (14) according to the relationship between the two scattering points in Equation (11).

Figure pat00061
Figure pat00061

여기서

Figure pat00062
는 추정된 각속도이다. here
Figure pat00062
Is an estimated angular velocity.

다음으로 스케일링부(250)는 산출된 각속도를 이용하여 ISAR 영상의 수직 거리 해상도를 산출한다(S352). Next, the scaling unit 250 calculates the vertical distance resolution of the ISAR image using the calculated angular velocity (S352).

구체적으로 스케일링부(250)는 아래의 수학식 15를 이용하여 ISAR 영상 신호의 수직 거리 해상도(

Figure pat00063
)를 산출한다. Specifically, the scaling unit 250 calculates the vertical distance resolution (ISAR) of the ISAR image signal using Equation (15)
Figure pat00063
).

Figure pat00064
Figure pat00064

그리고 스케이링부(250)는 산출된 수직 거리 해상도를 이용하여 생성된 ISAR 영상을 수직거리 스케일링한다(S353). The scaling unit 250 vertically scales the generated ISAR image using the calculated vertical distance resolution (S353).

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 embodiment of the present invention, it is possible to restore the ISAR image in which the rare aperture signal is auto-focused from the complete ISAR image signal from which the phase error signal due to the translational motion of the target and the irregular rotational motion is removed. In addition, signal restoration and phase error removal can be performed at the same time, and the ISAR image can be generated through the Fourier transform, thereby 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, it is possible to accurately calculate the rotation speed of the target by using the estimated parameters in the ISAR signal restoration process, so that the ISAR image having a well-scaled image can be obtained.

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. While the present invention has been described with reference to exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea 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 device of ISAR image
210: input unit 220:
230: reconstruction unit 240: image generation unit
250: Scaling section

Claims (14)

ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치를 이용한 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법에 있어서,
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 신호로부터를 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 포함하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법. A method of autofocus and vertical distance scaling using autofocus and vertical distance scaling apparatus of an ISAR image,
Receiving a rare aperture signal for the target,
By using the residual signal of the scattering point included in the distance bin and the pearson's correlation coefficient between the previously stored sensing matrix for each of the distance bins of the rare aperture signal, coordinates, translational and irregular rotation parameters for the scattering point Estimating and calculating an amplitude corresponding to the parameter,
Reconstructing an ISAR image signal corresponding to the rare aperture signal using the estimated parameter and the calculated amplitude,
Generating an auto-focused ISAR image through a Fourier transform after removing signal components corresponding to translation and irregular rotation using the reconstructed ISAR image signal,
Calculating a vertical distance resolution 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, Way. 제1항에 있어서,
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 according to claim 1,
The step of calculating the amplitude comprises:
Calculating a Pearson correlation coefficient between a first residual signal and a basis function vector for a first scattering point,
Estimating a coefficient of the basis function vector having the maximum Pearson correlation coefficient as a first parameter according to the coordinate, translation, and irregular rotation; and
Calculating a first amplitude of a signal corresponding to the first scattering point by performing a least squares method on the first residual signal using a basis function vector corresponding to the first parameter; Vertical distance scaling method. 제2항에 있어서,
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.3. The method of claim 2,
Wherein the reconstructing the ISAR image signal comprises:
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 preset threshold value and reconstructing the ISAR image signal according to a result of the comparison or estimating a parameter for a second scattering point to calculate an amplitude, A method of autofocus and vertical distance scaling of an ISAR image comprising: 제1항에 있어서,
상기 진폭을 산출하는 단계는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 파라미터(
Figure pat00065
)를 추정하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법:
Figure pat00066

여기서
Figure pat00067
이고,
Figure pat00068
는 i번째 산란점에 대한 신호 벡터이고,
Figure pat00069
는 상기 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고,
Figure pat00070
및
Figure pat00071
각각
Figure pat00072
와
Figure pat00073
의 표준 편차이고 E[
Figure pat00074
]는 예상 연산자이고,
Figure pat00075
와
Figure pat00076
는 각각
Figure pat00077
와
Figure pat00078
의 평균 벡터이다. The method according to claim 1,
The step of calculating the amplitude comprises:
The above parameters (
Figure pat00065
) Autofocus and Vertical Distance Scaling of ISAR Images:
Figure pat00066

here
Figure pat00067
ego,
Figure pat00068
Is the signal vector for the ith scattering point,
Figure pat00069
Is the residual signal vector for the i-th scattering point,
Figure pat00070
And
Figure pat00071
each
Figure pat00072
Wow
Figure pat00073
And E [
Figure pat00074
] Is an estimate operator,
Figure pat00075
Wow
Figure pat00076
Respectively
Figure pat00077
Wow
Figure pat00078
≪ / RTI > 제4항에 있어서,
상기 파라미터에 대응하는 진폭을 산출하는 단계는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 진폭(
Figure pat00079
)을 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법:
Figure pat00080

여기서
Figure pat00081
는 상기 추정된 매개 변수
Figure pat00082
에 기반한 기저 함수 벡터이다. 5. The method of claim 4,
Wherein the calculating of the amplitude corresponding to the parameter comprises:
Using the following equation, the amplitude (
Figure pat00079
) Autofocus and vertical distance scaling of ISAR images:
Figure pat00080

here
Figure pat00081
Lt; RTI ID = 0.0 >
Figure pat00082
Based basis function vector. 제3항에 있어서,
상기 제2 잔차 신호를 산출하는 단계는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 제2 잔차 신호를 산출하는 ISAR 자동 초점 및 영상의 수직 거리 스케일링 방법:
Figure pat00083

여기서
Figure pat00084
는 n번째 거리빈의 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고,
Figure pat00085
는 n번째 거리빈의 i+1번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이다.The method of claim 3,
Wherein the step of calculating the second residual signal comprises:
ISAR autofocus and image vertical distance scaling method for calculating the second residual signal using the following equation:
Figure pat00083

here
Figure pat00084
Is the residual signal vector for the ith scattering point of the nth distance bin,
Figure pat00085
Is the residual signal vector for the i + 1th scattering point of the nth distance bin. 제6항에 있어서,
상기 비용 함수(C1)는,
아래의 수학식을 이용하여 산출되는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법:
Figure pat00086

여기서 δ는 상기 기 설정된 임계값이다.The method according to claim 6,
The cost function (C 1 )
The autofocus and vertical distance scaling method of ISAR images calculated using the following equation:
Figure pat00086

Where? Is the preset threshold value. 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 신호로부터를 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 포함하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치. An input unit for receiving a rare aperture signal for the target,
By using the residual signal of the scattering point included in the distance bin and the pearson's correlation coefficient between the previously stored sensing matrix for each of the distance bins of the rare aperture signal, coordinates, translational and irregular rotation parameters for the scattering point A calculation unit that estimates and calculates an amplitude corresponding to the parameter,
A reconstructing unit for reconstructing an ISAR image signal corresponding to the rare aperture signal using the estimated parameter and the calculated amplitude,
An image generating unit for generating an auto-focused ISAR image through Fourier transform after removing signal components corresponding to translation and irregular rotation using the reconstructed ISAR image signal,
And a scaling unit for calculating a vertical distance resolution using the angular velocity of the target calculated through the estimated parameters and vertically scaling the generated ISAR image according to the vertical distance resolution, Device. 제8항에 있어서,
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. 9. The method of claim 8,
The calculating unit calculates,
Calculating a Pearson correlation coefficient between the first residual signal and the basis function vector for the first scattering point and estimating a coefficient of the basis function vector having the maximum Pearson correlation coefficient as a first parameter according to the coordinate, 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, Scaling device. 제9항에 있어서,
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.10. The method of claim 9,
The re-
Calculating a second residual signal by using the first residual signal, the first parameter and the first amplitude, comparing the cost function calculated using the first and second residual signals with a predetermined threshold value, And calculating an amplitude of the second scattering point by parameter estimation based on the second scattering point. 제8항에 있어서,
상기 산출부는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 파라미터(
Figure pat00087
)를 추정하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치:
Figure pat00088

여기서
Figure pat00089
이고,
Figure pat00090
는 i번째 산란점에 대한 신호 벡터이고,
Figure pat00091
는 상기 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고,
Figure pat00092
및
Figure pat00093
각각
Figure pat00094
와
Figure pat00095
의 표준 편차이고 E[
Figure pat00096
]는 예상 연산자이고,
Figure pat00097
와
Figure pat00098
는 각각
Figure pat00099
와
Figure pat00100
의 평균 벡터이다. 9. The method of claim 8,
The calculating unit calculates,
The above parameters (
Figure pat00087
) Autofocus and vertical distance scaling of ISAR images:
Figure pat00088

here
Figure pat00089
ego,
Figure pat00090
Is the signal vector for the ith scattering point,
Figure pat00091
Is the residual signal vector for the i-th scattering point,
Figure pat00092
And
Figure pat00093
each
Figure pat00094
Wow
Figure pat00095
And E [
Figure pat00096
] Is an estimate operator,
Figure pat00097
Wow
Figure pat00098
Respectively
Figure pat00099
Wow
Figure pat00100
≪ / RTI > 제11항에 있어서,
상기 산출부는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 진폭(
Figure pat00101
)을 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치:
Figure pat00102

여기서
Figure pat00103
는 상기 추정된 매개 변수
Figure pat00104
에 기반한 기저 함수 벡터이다. 12. The method of claim 11,
The calculating unit calculates,
Using the following equation, the amplitude (
Figure pat00101
) Of the autofocus and vertical distance scaling device of the ISAR image:
Figure pat00102

here
Figure pat00103
Lt; RTI ID = 0.0 >
Figure pat00104
Based basis function vector. 제10항에 있어서,
상기 산출부는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 제2 잔차 신호를 산출하는 ISAR 자동 초점 및 영상의 수직 거리 스케일링 장치:
Figure pat00105

여기서
Figure pat00106
는 n번째 거리빈의 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고,
Figure pat00107
는 n번째 거리빈의 i+1번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이다.11. The method of claim 10,
The calculating unit calculates,
ISAR autofocus and image vertical distance scaling device for calculating the second residual signal using the following equation:
Figure pat00105

here
Figure pat00106
Is the residual signal vector for the ith scattering point of the nth distance bin,
Figure pat00107
Is the residual signal vector for the i + 1th scattering point of the nth distance bin. 제13항에 있어서,
상기 비용 함수(C1)는,
아래의 수학식을 이용하여 산출되는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치:
Figure pat00108

여기서 δ는 상기 기 설정된 임계값이다. 14. The method of claim 13,
The cost function (C 1 )
An autofocus and vertical distance scaling device for an ISAR image calculated using the following equation:
Figure pat00108

Where? Is the preset threshold value.
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