Radar is a system that uses electromagnetic waves to identify the range, altitude, direction, or speed of the objects such as aircrafts, ships, weather formations, and so on. Hence, a radar system is often used in radar target recognition. The basic aim of radar target recognition is classification and recognition of an unknown target by analyzing backscattered waves from the target using a radar system. The scattering centers and inverse synthetic aperture radar (ISAR) image of a target provide a physically relevant description of the target and are thus good candidates in automatic target recognition. Besides, they are widely used for target scattering analyses, radar signature modeling, and radar target recognition. Accordingly, scattering centers extraction and ISAR image formation of a target are very challenging tasks in radar target recognition.
In this dissertation, we present high resolution techniques of scattering centers extraction and ISAR image formation from a radar backscattered signal in radar target recognition. In general, the inverse fast Fourier transform-based method is used to estimate not only the locations and amplitudes of scattering centers but also ISAR image of targets. This method is computationally efficient, but is weak in term of resolution. To achieve the good resolution, the radar system should have wide bandwidth and the target should be observed over a large angular domain. However, in real applications, the radar system has narrow and limited bandwidth and the target may not be observed over a large angular sector. To overcome these drawbacks with the IFFT-based method, various high resolution techniques have been developed. High resolution technique takes advantage of the autocorrelation matrix eigenstructure resulting in the decomposition of the space into two orthogonal subspaces, called the signal and noise subspace. High resolution techniques offer good resolution with narrow bandwidth and a small aspect angle.
This thesis first defines the mathematical model of radar signals. The radar scattering model is based on the geometrical theory of diffraction (GTD). When the wavelength of the radar frequency is small relative to the target extent, the scattering response of the target is well approximated as a sum of responses from individual scattering centers. These scattering centers provide a physically relevant description of the target and good candidates in radar target recognition. One-dimensional (1D), two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) scattering center extraction and ISAR image formation algorithms are also described in this thesis. To demonstrate the effectiveness of the proposed technique, we use the artificially created radar data composed of several ideal scattering points and simulated radar data of the F-18 aircrafts.
Finally, this dissertation presents motion compensation of ISAR images for a moving target. When the target has complicated motions such as pitching, yawing, rolling and maneuvering, if a simple Fourier transform is employed to obtain ISAR image, the image is usually blurred and not enough to classify the unknown target. These images blurring problem can be solved with the time-frequency transform. In this dissertation, we compensate the translational motion using the minimum entropy method (MEM) and rotational motion using the Gabor wavelet transform (GWT) for a moving target. The suggested method provides high resolution with good accuracy. To verify the proposed techniques, we use the synthesized data composed of several ideal scattering points and simulated data of the MIG-25 aircrafts.
레이다는 전자파를 송출하여 표적으로부터 반사된 전자파를 이용하여 원거리에 있는 표적의 존재와 거리를 탐지하는 센서로서 날씨 조건 및 밤·낮에 관계없이 탐지할 수 있다는 장점 때문에 표적을 인식하고 구분하는데 있어서 여러 방면에 사용되고 있다. 레이다 표적인식은 레이다에 탐지된 미지의 표적에 의해서 반사된 신호를 분석하여 표적을 인식하고 구분하는 것으로 표적의 위치, 속도뿐만 아니라 표적이 무엇인지 정확하게 판단할 수 있어야 한다. 표적의 산란점과 ISAR 영상은 표적을 구성하는 산란점의 위치와 크기의 정보를 제공하기 때문에 표적인식 단계에서 널리 사용되고 있으며, 또한 레이다 산란 신호를 분석하거나 모델링 하는데도 사용되고 있다.
표적의 산란점과 ISAR 영상의 보다 정확한 예측은 레이다 표적인식을 실현하기 위한 필수 요건이다. 따라서 본 논문은 레이다 표적인식에서 표적의 산란점 추출과 ISAR 영상 형성을 위한 고해상도 기법을 제안한다. 또한 움직이는 표적에 대해서 움직임 보상 기법을 제안한다.
일반적으로 표적의 산란점과 ISAR 영상을 획득하기 위해서 퓨리에 역변환을 이용한다. 이는 주파수 영역과 시간 영역의 관계가 명확하게 구분되어 있으며 계산시간이 매우 빠르다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이는 해상도 면에서 질이 많이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 영상의 해상도를 높이기 위해서는 레이다의 주파수 대역폭이 커야 하고 관측각도가 넓어야 하기 때문에 이를 해결하기 위해 지금까지 여러 가지 고해상도 기법들이 개발되었다. 그러나 기존의 방법 또한 계산시간이 많이 걸리고 해상도 면에서 질이 떨어지므로 본 논문에서는 계산시간을 감소시키고 해상도를 개선하는 방향으로 새로운 방법을 제시한다.
먼저 표적의 1차원, 2차원 그리고 3차원 레이다 신호에 대해 수학적인 모델을 제시하고 기존의 개발된 알고리즘을 분석 및 구현하여 문제점을 제시하고 이를 해결한다. 그리고 표적의 2차원 및 3차원 산란점 및 ISAR 영상을 예측함에 있어서 새로운 기법을 제안하여 표적인식을 하는데 있어서 매우 중요한 지표가 되도록 한다.
실제상황에서는 표적이 정지해 있는 것이 아니라 여러 가지 움직임을 가지고 움직이기 때문에 산란점을 예측하거나 영상을 형성하는데 있어서 왜곡이 심하게 발생하여 표적인식에 적용하기가 어렵다. 따라서 이러한 움직임을 보상하는 단계가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 움직이는 표적에 대한 모델을 제시하고 매우 빠르고 해상도가 뛰어난 기법을 제안한다.
본 논문에서 제안한 표적의 산란점 및 영상 형성 기법, 그리고 움직임 보상 기법의 타당성은 이상적인 점 산란체를 이용한 합성된 데이터와 임의의 표적에 대한 해석 기법에 의해 생성된 데이터 등을 이용하여 검증한다.
