IR(Infra-Red) band is widely used in remote sensing for it is a good compromise between Microwave and Visual band. With the merit, IR band is suitable for the detection of a target at a long range, which is several km order. At such a long range, a target is usually viewed as a point with some relative brightness against its background. Due to the randomness of that relative brightness, a perfect correctness of detection can not be guaranteed. Only a probabilistic correctness called as the detectability can be asserted as a performance measure for a detector in a given condition. To predict and compare the performances of detectors in various conditions, some quantification of their performances is needed.
In this thesis, an integrated framework is proposed to quantify the detectability of a IR detector when detecting an air fighter in the open air. It includes the IR signature modeling for the target, and organized steps to predict the detection probability from its signature in various conditions. A multi-color detector can be used to enhance the delectability instead of uni-color detector. Detectability measures for multi-color are also presented by extending the concept of the detection to the classification. They are the Mahalanobis distance and the Bhattacharrya distance, which are usual measures for classification. With these detectability measures, we can predict and compare the performances of IR detector for various conditions.
적외선 대역은 마이크로웨이브와 가시광선 대역의 훌륭한 절충안으로서 원거리 센싱(Sensing)에 널리 쓰인다. 이런 장점 때문에 적외선 대역은 수 킬로미터 정도의 원거리에 있는 표적의 인식에 적합하다. 그 정도의 원거리에서는 보통 표적은 배경에 대비하여 어떤 상대적 밝기를 갖는 하나의 점으로 보인다. 그 상대적 밝기의 임의적 가변성 때문에 이런 경우의 인식의 성공은 전적으로 보장될 수 없다. 인식성공률이라는 확률적인 정확도 만이 어던 주어진 상황에서의 인식기의 성능 척도로서 제기될 수 있을 뿐이다. 다양한 상황에서의 인식기의 성능을 예측하고 비교하기 위해서는 인식기의 성능에 대한 정량화가 필요하다.
이 논문에서는 허공상에 있는 전투기를 인식하는 데에 있어서 적외선 인식기의 인식성공률을 정량화 하기 위한 통합적인 체계가 제시된다. 그 체계는 표적의 적외선 대역 징후 모델링과 다양한 상황에서 주어진 표적의 징후로 부터 인식성공률을 예측하기 위한 유기적 단계를 포함한다. 다색 인식기는 인식성공률을 향상시키기 위해서 단색 인식기 대신에 쓰일 수 있다. 다색의 경우에 대한 인식성공률의 척도들도 인식의 개념을 분류의 개념으로 확장하므로서 제시되고 있다. 다색의 경우에 대한 인식성공률의 척도로는 마하라노비스(Mahalanobis) 거리와 바타카리아(Bhattacharrya) 거리가 있다. 이들은 분류에 있어서 흔히 쓰이는 척도이다. 이와 같은 인식성공률 척도를 통해 다양한 상황에서 적외선 인식기의 성능을 예측, 비교할 수 있다.
