Class separability measure for radar signals and ISAR imaging method for its application

Abstract

본 논문에서는 레이다 신호를 위한 새로운 클래스간 분리도 측정 방법과 그 활용을 위한 ISAR 영상 형성 방법에 대한 연구 결과를 논의한다. 먼저, 클래스간 분리도 측정 방법에서는 표적과 레이더간의 상대적 각도 차이의 따른 레이더 신호의 민감도를 감소시키기 위해(RCS(radar cross section)의 경우 두 신호의 상관계수(correlation coefficient)를 구하고, 1차원 신호의 경우(i.e., high resolution range profile (HRRP)) 선형 이동을 하며 상관계수를 구한다. 2차원 레이더 신호 (i.e., inverse synthetic aperture radar (ISAR))의 경우 두 레이더 신호를 회전하면서 상관계수를 계산한다. 그런 다음, 두 레이더 신호가 가장 잘 배열되었을 경우의 최대 상관계수를 구하고, 이를 이용해 새로운 형태의 상관 기반 분리 행렬을 구성한다. 상관 기반 분리 행렬의 누적분포함수를 구하여 상위 확률에 응답하는 값을 구하였고, 그 값은 레이더 신호의 분리 능력을 정확하게 나타낸다. 제안된 방법을 이용하여 실험하였고, 그 결과 표적 분리 능력을 정확하게 추정할 수 있었다. 일반적으로 ISAR 영상의 경우 표적의 회전 속도(rotation velocity: RV)에 따라서 수직 거리(cross-range) 영역에서 확장 또는 수축되는 현상이 발생한다. 이러한 문제는 ISAR 영상의 클래스 분리도에 대한 정확한 추정을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해 3장에서는 ISAR 영상에 대한 수직-거리 스케일링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 두 연속된 ISAR 영상의 주요한 축(major axes)을 라돈 변환 (Radon transform)과 투영(projection) 방법을 이용하여 구한다. 그러한 다음 주요한 축을 이용하여 비용함수(cost function)을 구하고, 마지막으로 이분법(bisection) 알고리즘을 통해 회전 속도를 구한다. 실험 결과, 제안되 방법은 기존 방법에 비해 짧은 계산 속도로 정확하게 수직-거리 스케일링을 수행한다.

This dissertation discusses a study on class separability measure for radar signals and ISAR imaging method for its application. The organization of this study is as follows. First, we propose a novel class separability measure for radar signals. To evaluate the discriminatory power of the radar signals, the proposed method first calculates the correlation coefficients between two radar cross sections (RCSs) or by linearly shifting one-dimensional (1-D) high-resolution-range profiles (HRRPs) or by rotating two 2-D inverse synthetic aperture radar (ISAR) images. Subsequently, it uses the correlation coefficient when two radar signals are best aligned. Next, the proposed method obtains the new correlation-based discriminant matrices (CDMs) using the correlation coefficients, and the mean value of the CDM precisely represents the discriminatory power of the radar signal. Our experimental results show that the proposed method can accurately measure the target separability. Next, we propose a cross-range scaling technique for inverse synthetic aperture radar (ISAR) images, by estimating the rotation velocity (RV) of a target. In the proposed method, the major axes of two consecutive ISAR images are determined using the Radon transform and its projection onto the angle direction, we then establish an appropriate cost function using the major axes. Finally, the RV is estimated using the bisection algorithm. Experimental results show that the proposed method can perform robust cross-range scaling in a short computation time, even in a low signal to noise ratio (SNR) environment.