레이더를 이용한 효율적인 표적식별기법 연구

Abstract

주야에 상관없이 레이더를 사용하여 표적을 식별하는 대표적인 기술로 Non-Cooperative Target Recognition(NCTR)이 있다. NCTR에 사용되는 대표적인 레이더 반사 신호로는 3차원 표적에 대하여 레이더 시선방향으로 투영된 1차원 점산란원 분포도인 High Resoultion Range Profile(HRRP)와 충분한 관측각도에서 얻어지는 HRRP들을 이용하여 구성된 2차원의 산란원 분포도인 Inverse Synthetic Aperture Radar(ISAR) 영상이 있다. 표적식별기법은 크게 3단계로 레이더 반사 신호에 대한 특성벡터 추출과 데이터베이스 압축과정 및 구성된 데이터의 구분과정으로 나뉜다. 본 논문에서는 HRRP와 ISAR 영상을 이용한 효율적인 표적식별기법에 대하여 제안한다. 먼저 표적의 경로에 따라 여러 HRRP들을 획득하여 구성 된 특성벡터를 다중각도 구분기를 사용하여 식별하는 방법을 제안한다. 이때 특성벡터 추출은 HRRP를 하나의 확률밀도함수로 정의하여 분포특성을 추출하는 Central Moment(CM)을 적용한다. 특성벡터 압축 기법은 표적 간 상관관계를 제거하는 가설검정(Statistical Hypothesis Testing, SHT)과 특성벡터 내에 잉여 정보를 제거하는 주값분해(Principle Component Analysis, PCA)의 단계적 적용으로 수행된다. ISAR 영상을 사용한 표적식별기법의 경우, 본 논문에서는 polar-mapping(PM)+PCA방법과 Geometric Moment(GM)를 사용한 방법을 제안하였다. 먼저 PM+PCA 방법은 2차원 영상의 극 변화 후 얻어지는 크기와 위상 정보의 분포특성을 특성벡터 CM으로 추출하여 PCA 압축을 수행하는 방법이다. PM의 경우 잡음이나 클러터에 의하여 무게중심의 변화가 심하기 때문에, 무게중심에 상관없는 NCTR을 위하여 다중각도에서 얻어지는 ISAR 영상을 smoothing-filtering 후 특성벡터추출기법으로 GM을 사용한 방법을 제안한다. HRRP와 ISAR 영상의 표적구분 결과는 표적의 비행방향에 따라 구분성능 값들이 보수의 관계로 나타난다. 따라서 비행방향에 불변하는 NCTR을 위하여 HRRP와 ISAR 영상의 구분기 단계융합을 제안한다. 제안된 HRRP 표적식별기법은 한국형 소형레이더를 통하여 실측된 데이터로 성능을 시험하였으며, 그 결과 적절한 임계값을 적용할 경우 99%의 구분성능을 얻을 수 있었다. ISAR 영상을 사용한 시뮬레이션 결과, PM+PCA 기법은 0.1%의 임계값에서 4차 이상의 PCA 압축을 수행할 경우 98%의 구분성능이 나타났으며,. ISAR 영상의 특성벡터 추출기법으로 GM을 사용한 경우 98.4%의 높은 구분성능을 획득할 수 있었다. 최종적으로 HRRP와 ISAR의 융합에 의한 시뮬레이션을 수행 할 경우, 비행방향에 상관없이 98% 이상의 일정한 구분성능을 획득 할 수 있었다.