Jet engine modulation (JEM) and radar imagery are representative means for non-cooperative target recognition (NCTR). JEM is one of the micro-Doppler phenomena caused by electromagnetic scattering from a rotating jet engine compressor. Radar imagery provides the information on the structure or the shape of the radar target. It includes the inverse synthetic aperture radar (ISAR) images and the high resolution range pro-file-jet engine modulation (HRRP-JEM) images. In this dissertation, adaptive signal decomposition methods, such as empirical mode decomposition (EMD) and adaptive chirplet decomposition are introduced in radar signal processing in order to improve target recognition performance of JEM and radar imagery. In particular, fully adaptive methods, such as EMD and its extension into the complex domain, Complex EMD (CEMD) are mainly utilized in this dissertation. Because EMD and CEMD extract different basis functions comprising the given input signal, these fully adaptive methods are referred to as being ‘data-driven’, i.e., they make no prior assumption on the given signal in contrast to other methods whose basis functions are confined to a certain fixed space on the time-frequency plane.
This dissertation is composed of two main parts: Application of adaptive signal decomposition meth-ods to JEM analysis and radar image analysis. Each part consists of three detailed parts.
In the first part of JEM analysis, an advanced algorithm is presented for automatically extracting the jet engine information, such as the blade number in the first rotor stage that has the largest effect on JEM. First, the rotation period of the jet engine, also called as the spool rate, is yielded from auto-correlation for the JEM signal preprocessed by CEMD. Then, the final blade number is estimated by introducing the divisor-multiplier (DM) rule and the scoring concept into JEM spectral analysis. Application results of the simulated and measured JEM signals demonstrated that the proposed automatic algorithm is effective in accurate estimation of the number of equipped blades and has good applicability for a variety of JEM signals.
In the second part of JEM analysis, an effective method for joint time-frequency analysis (JTFA) of the measured JEM signal with complicated frequency composition is presented with EMD. A low-pass filter is employed as the preprocessor of EMD to effectively extract the first chopping harmonic component of the measured JEM signal. Then, the extracted component is used for reconstructing the JEM signal clarified in the joint time-frequency domain. Although it is difficult to interpret the time-frequency representation of the measured raw JEM signal, the reconstruction of the JEM signal enables the acquisition of related information and can be used for complementing other traditional analysis methods. The validity of the proposed JTFA method is demonstrated using measured JEM signals with complicated frequency composition.
In the third part of JEM analysis, a method for extracting the JEM component is presented by decom-posing the radar signal into intrinsic mode functions (IMFs) via CEMD, and by combining them based on the minimum signal eccentricity condition. The proposed extraction method can be significantly useful when the recognition performance of JEM is degraded in the observation range of weakly present JEM. Its application to various JEM signals showed that the proposed method improved the clarity of JEM analysis and could extend the effective observation range of JEM.
In the first part of radar image analysis, HRRP-JEM analysis is extended by including quantitative lo-calization of the equipped jet engine position and extraction of the JEM micro-Doppler component. Based on a parametric model of the range cell data, signal eccentricity was introduced for the purpose of determining the jet engine location. Then, CEMD was employed to extract the embedded JEM component. The signal eccentricity also served as an auxiliary means of this CEMD-based micro-Doppler extraction. Application to the simulated HRRP-JEM data demonstrated that the extended analysis described in this chapter could be useful for advanced radar target recognition with HRRP-JEM.
In the second and third parts of radar image analysis, effective focusing of ISAR images for uniformly or nonuniformly rotating radar targets is presented. ISAR images may suffer from the image smearing problem when a radar target rotates beyond the normal rate. Thus, acquisition of focused radar images is one of the most important issues in ISAR imaging. For fast and uniformly rotating radar targets, discrete Gabor representation (DGR) with the dual window frame is proposed and shows an excellent time-frequency concentration. In addition, the improved form of adaptive chirplet decomposition (ACD) is also presented to deal with nonuniformly rotating radar targets with large degree of linear frequency modulation. Its application to radar imaging proves that it has good image focusing performance and facilitates clear identification of scattering points. Furthermore, the improved ACD is proved to be effective in quantitative jet engine localization based on accurate parameter estimation for the HRRP-JEM image discussed in the first part of radar image analysis.
제트엔진 변조효과 (JEM) 및 레이더 영상은 비협조 표적인식 (NCTR)을 위한 대표적인 수단이다. JEM은 회전하는 제트엔진으로부터의 레이더 신호의 산란현상으로서, 주파수가 시간에 따라 변화하는 마이크로 도플러의 일종이다. 레이더 영상은 레이더 표적의 형태에 관한 정보를 제공하며, 대표적으로 합성 개구면 레이더(SAR)영상 및 Inverse SAR (ISAR)영상, 그리고 새로운 레이더 영상의 형태 중 하나인 거리측면도-제트엔진변조 (HRRP-JEM) 영상을 들 수 있다. 본 논문에서는 이들 JEM 및 레이더 영상의 표적인식성능을 향상시키기 위하여, 레이더 신호처리 과정에 적응적인 신호분리기법을 도입한다. 특히, 본 논문에서 수행되는 연구에서는 주로 완전히 적응적인 기법인 경험적인 모드 분리법, EMD 및 그것을 복소 신호에 대하여 확장한 복소 EMD (CEMD)를 활용한다. EMD 및 CEMD는 주어진 입력 신호에 따라 각기 다른 기본성분을 추출하여 주어진 신호에 대해 어떠한 사전 가정을 세우지 않으며, 신호를 분리하는 틀이 고정되어 있는 타 신호분리 기법과는 달리 신호분리의 자유도가 높다. 또한 기존의 신호분리 기법을 발전시켜 표적인식수단의 성능향상을 기한다. 본 논문은 JEM해석 (1), 레이더 영상 해석 (2)의 두 부분으로 구성되며, 각 부분은 세 가지의 부분으로 다시 세분화된다.
(1-1)에서는, JEM에 가장 큰 영향을 미치는 제트엔진의 1단 날개개수를 자동으로 추정하기 위한 알고리즘이 제시된다. 먼저 CEMD에 의해 전 처리된 JEM신호의 자기상관도로부터 1회전 주기를 추정한다. 그 후, 약수-배수 법칙 및 점수화(scoring) 개념을 JEM스펙트럼 해석과정에 도입하여, 산출된 제트엔진 날개개수의 후보에 대한 점수부여를 통해 최종적인 날개개수를 산출한다. 제안된 기법은 다양한 JEM신호에 대해 정확한 제트엔진 날개개수를 추정하였으며, 이를 통해 자동적인 레이더 표적인식 과정에 적용할 수 있다.
(1-2)에서는, EMD를 기반으로 하는 측정 JEM신호의 효과적인 시간-주파수 동시해석기법이 제시된다. 다른 회전에 의한 마이크로 도플러와는 달리, JEM신호의 주파수 구성은 매우 복잡하므로 시간-주파수 동시해석기법을 적용하기 어렵다. 그러나 여기서는 저역 통과필터를 이용하여 EMD를 보완함으로써 1차 하모닉 성분을 추출하고, 추출된 성분을 이용하여 JEM신호를 복원하여 시간-주파수 공간에서의 해석의 명확성을 높이도록 한다. 측정 JEM신호에 대한 제안된 해석기법의 적용결과를 통하여 시간-주파수 동시해석의 유효성을 입증하였다.
(1-3)에서는, JEM의 관측강도가 미약해지는 관측범위에서 미약한 JEM성분을 추출하기 위한 기법이 제안된다. 먼저, CEMD를 이용하여 신호로부터 IMF들을 분리하고 추출된 IMF를 최소 신호의 이심률 조건을 이용하여 조합한다. 제안된 기법을 미약한 JEM의 다양한 경우에 적용한 결과, 제안된 기법이 JEM해석의 명확성을 크게 향상시킴은 물론, 기존에 정의된 JEM의 통상적인 관측가능 각도를 확장시킬 수 있는 가능성을 제시하였다.
(2-1)에서는, 새로운 형태의 레이더 영상 중 하나인 HRRP-JEM영상을 다루도록 한다. 제트엔진 위치의 정량적인 추정 및 추가적인 JEM성분의 추출 및 해석을 통해 기존의 HRRP-JEM해석을 확장시킨다. HRRP-JEM영상의 거리 cell 데이터 각각의 이심률을 계산하여, 최소의 이심률을 갖는 cell을 JEM의 기여도가 높다고 판단한다. 제트엔진의 위치로 추정되는 거리 cell의 데이터에 CEMD를 적용하여 앞선 (1-3)과 같이 JEM성분의 추출을 수행한다.
(2-2)에서는, 공중 표적의 ISAR영상을 보정한다. 빠르게 기동하는 표적의 레이더 영상은 도플러 주파수의 시변특성에 의해 종종 흐려지는 문제를 야기하는데, 이러한 레이더 영상을 효과적을 보정하여 표적인식의 명확성을 높이는 것 또한 중요한 연구주제이다. 균일하지만 빠르게 회전하는 공중 표적에 대하여, 여기서는 이중 창 프레임(dual window frame)의 이산 Gabor 표현을 이용, 시간-주파수 공간에서의 신호 집중도를 향상시킴으로써 보정된 ISAR 영상을 획득한다.
(2-3)에서도 ISAR영상을 보정하는 연구를 수행하지만, (2-2)와는 달리 불균일한 회전 움직임을 갖는 표적의 레이더 영상을 보정한다. 공중 표적이 불균일한 회전 움직임을 갖게 되면, 균일한 회전 움직임을 가질 때보다 도플러 주파수의 선형변조 정도가 증가하여, 레이더 영상의 흐려짐 정도가 심화된다. 여기서는 개선된 chirplet 분리를 이용하여 이러한 불균일 회전 움직임을 갖는 표적의 레이더 영상을 보정한다. 제안된 기법을 통해 높은 보정성능을 얻을 뿐 아니라, 표적을 구성하는 산란점의 위치가 명확해졌다. 이외에도 제안된 기법을 HRRP-JEM영상에서의 정량적인 제트엔진의 위치추정에 활용하였다. 즉 개선된 chirplet분리기법은 정확성과 효율성을 바탕으로 레이더 영상 해석 시 좋은 성능을 보였으며 추후 고품질 레이더 표적을 가능케 할 것이다.
