In this thesis, phase error compensation algorithms in SAR imaging are investigated. Phase errors are decomposed into two kinds, space-invariant errors caused by undesired motions of the platform and space-variant errors caused by signal processing in PFA. Many autofocus solutions to compensate the motion error problem have been proposed. However, there are still some disadvantages in estimating high frequency phase errors or in computationally demanding process. In our work, MSSA algorithm, which is one of metric-based autofocus techniques, is proposed. By formulating new metric in Fourier domain, the phase error estimating ability and processing speed are improved at the same time. Especially, our proposed method shows strong performance for high frequency phase error that conventional approaches fail to estimate. However, since it sometimes shows scene dependent feature, additional techniques for this problem are proposed. In addition, the phase errors also occur during the signal processing in PFA, which is the space-variant error. When the range from a platform to a target is not large enough compared to the target scene diameter, the curvature error in the mixing process can be significant and it distorts a SAR image. In order to reduce the effect of the curvature error on the image, subarea technique is utilized when the far-field assumption is invalid. Moreover, some modifications are added to compensate the bad effect of subarea technique on the composed SAR imaging or autofocus procedure followed by the mixing process.
SAR(Synthetic Aperture Radar)는 전파를 이용하여 밤이나 흐린 날씨에도 영상 정보를 얻을 수 있는 레이더 시스템이다. 목표물로부터 반사되어 비행체로 돌아오는 신호를 순차적으로 합성하여 큰 안테나 효과를 얻어 고해상도 영상을 얻는다. 본 논문에서는 SAR 영상을 흐리게 만드는 위상 오차를 추정하여 보상하는 방법들을 연구하였다. 위상오차는 비행체의 알 수 없는 요동으로 발생되는 공간불변 위상 오차와 PFA 신호처리 과정에서 발생하는 공간변이 위상오차로 분류할 수 있다.
요동보상의 경우 많은 알고리즘들이 제안되었으나 고차 위성 오차를 추정하는 데에는 약점을 드러내거나 계산량이 많아 느린 경우가 많았다. 본 논문에서 제안하는 MSSA (Modified Stage-by-Stage Approach) 알고리즘은 수치기반 요동보상법의 하나인 SSA 알고리즘을 전역 최적화 확률을 높여 발전시킨 것이다. MSSA 알고리즘에서는 보상정도를 나타내는 수치를 푸리에 영역에서 정의하여 계산량을 늘리는 주원인이 되는 푸리에 역변환 과정을 없앴기 때문에 기존 방법들에 비하여 큰 속도 향상을 얻을 수 있었다. 또한 PGA와 같은 기존 방법들이 약한 면모를 보였던 고차 위상 오차 추정에 강한 모습을 보였다. 하지만 때때로 영상의 종류에 민감한 면을 보였기 때문에 영상 분할 기법을 이용하여 이를 극복하고자 하였다.
PFA기법을 활용하여 영상정보를 복원하는 SAR의 경우 믹싱 신호처리 과정 중에 공간 변이 위상 오차가 발생한다. 특히 비행체로부터 목표물까지의 거리가 영상의 크기에 비하여 충분히 크지 않을 때 굴곡 오차에 의한 영상으로의 영향이 커져 영상의 질을 떨어뜨리게 된다. 이 경우 영상의 크기를 제한하기 위해 전체 영역을 잘라 병렬 처리하는 방법을 분석하였다. 하지만 이 영상 분할 기법은 영상의 통합 과정에서 경계간 불연속성이 있고, 병렬 처리 과정에서 제한된 정보로 요동보상을 수행하기 때문에 오차 추정 과정에 악영향을 미치는 부작용이 있었다. 본 논문에서는 경계간 불연속성을 없애기 위해 평균화 기법을 통해 연속성을 확보하였으며, 분할 요동보상으로 인한 부정확한 추정 오차들 사이에 가산을 두어 평균화하는 방식으로 원래의 위상오차를 추정해내는 방법을 제안하여 부작용들을 극복할 수 있었다.
