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ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치를 이용한 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법에 있어서, 타겟에 대한 희소 개구 신호를 입력받는 단계, 상기 희소 개구 신호의 각 거리빈 별로 거리빈에 포함된 산란점의 잔차 신호와 기 저장된 센싱 행렬간 피어슨 상관 계수(pearson’s correlation coefficient)를 산출하여 상기 피어슨 상관 계수가 최대가 되는 기저 함수 벡터의 계수를 산란점에 대한 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 파라미터로 추정하고 상기 파라미터에 대응하는 진폭을 산출하는 단계, 상기 추정된 파라미터 및 산출된 진폭을 이용하여 상기 희소 개구 신호에 대응하는 ISAR 영상 신호를 재구성하는 단계, 상기 재구성된 ISAR 영상 신호를 이용하여 병진 및 불규칙 회전에 대응하는 신호 성분을 제거한 후 푸리에 변환을 통해 오토포커싱(auto-focusing)된 ISAR 영상을 생성하는 단계, 그리고상기 추정된 파라미터를 통해 산출된 상기 타겟의 각속도를 이용하여 수직 거리 해상도를 산출하고 상기 수직 거리 해상도에 따라 상기 생성된 ISAR 영상을 수직 거리 스케일링하는 단계를 포함하며,상기 진폭을 산출하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 파라미터()를 추정하고 상기 진폭()을 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법:여기서 이고, 는 i번째 산란점에 대한 신호 벡터이고, 는 상기 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고, 및 각각 와 의 표준 편차이고 E[]는 예상 연산자이고, 와 는 각각 와 의 평균 벡터이고, 는 상기 추정된 매개 변수 에 기반한 기저 함수 벡터이다
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제1항에 있어서, 상기 진폭을 산출하는 단계는, 제1 산란점에 대한 제1 잔차 신호와 기저 함수 벡터간 피어슨 상관 계수를 산출하는 단계, 상기 피어슨 상관 계수가 최대가 되는 기저 함수 벡터의 계수를 상기 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 제1 파라미터로 추정하는 단계, 그리고 상기 제1 파라미터에 대응하는 기저 함수 벡터를 이용해 상기 제1 잔차 신호에 최소제곱법을 수행하여 상기 제1 산란점에 대응하는 신호의 제1 진폭을 산출하는 단계를 포함하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법
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제2항에 있어서, 상기 ISAR 영상 신호를 재구성하는 단계는, 상기 제1 잔차 신호, 제1 파라미터 및 제1 진폭을 이용하여 제2 잔차 신호를 산출하는 단계, 그리고 상기 제1 및 제2 잔차 신호를 이용하여 산출된 비용 함수와 기 설정된 임계값을 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 ISAR 영상 신호를 재구성하거나 제2 산란점에 대하여 파라미터 추정하여 진폭을 산출하는 단계를 포함하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법
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제3항에 있어서, 상기 제2 잔차 신호를 산출하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 제2 잔차 신호를 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법:여기서 는 n번째 거리빈의 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고, 는 n번째 거리빈의 i+1번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이다
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제6항에 있어서, 상기 비용 함수(C1)는, 아래의 수학식을 이용하여 산출되는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 방법:여기서 δ는 상기 기 설정된 임계값이다
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타겟에 대한 희소 개구 신호를 입력받는 입력부, 상기 희소 개구 신호의 각 거리빈 별로 거리빈에 포함된 산란점의 잔차 신호와 기 저장된 센싱 행렬간 피어슨 상관 계수(pearson’s correlation coefficient)를 산출하여 상기 피어슨 상관 계수가 최대가 되는 기저 함수 벡터의 계수를 산란점에 대한 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 파라미터로 추정하고 상기 파라미터에 대응하는 진폭을 산출하는 산출부, 상기 추정된 파라미터 및 산출된 진폭을 이용하여 상기 희소 개구 신호에 대응하는 ISAR 영상 신호를 재구성하는 재구성부, 상기 재구성된 ISAR 영상 신호를 이용하여 병진 및 불규칙 회전에 대응하는 신호 성분을 제거한 후 푸리에 변환을 통해 오토포커싱(auto-focusing)된 ISAR 영상을 생성하는 영상 생성부, 그리고상기 추정된 파라미터를 통해 산출된 상기 타겟의 각속도를 이용하여 수직 거리 해상도를 산출하고 상기 수직 거리 해상도에 따라 상기 생성된 ISAR 영상을 수직 거리 스케일링하는 스케일링부를 포함하며,상기 산출부는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 파라미터()를 추정하고 상기 진폭()을 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치:여기서 이고, 는 i번째 산란점에 대한 신호 벡터이고, 는 상기 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고, 및 각각 와 의 표준 편차이고 E[]는 예상 연산자이고, 와 는 각각 와 의 평균 벡터이고, 는 상기 추정된 매개 변수 에 기반한 기저 함수 벡터이다
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제8항에 있어서, 상기 산출부는, 제1 산란점에 대한 제1 잔차 신호와 기저 함수 벡터간 피어슨 상관 계수를 산출하고, 상기 피어슨 상관 계수가 최대가 되는 기저 함수 벡터의 계수를 상기 좌표, 병진 및 불규칙 회전에 따른 제1 파라미터로 추정하며, 상기 제1 파라미터에 대응하는 기저 함수 벡터를 이용해 상기 제1 잔차 신호에 최소제곱법을 수행하여 상기 제1 산란점에 대응하는 신호의 제1 진폭을 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치
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제9항에 있어서, 상기 재구성부는, 상기 제1 잔차 신호, 제1 파라미터 및 제1 진폭을 이용하여 제2 잔차 신호를 산출하고, 상기 제1 및 제2 잔차 신호를 이용하여 산출된 비용 함수와 기 설정된 임계값을 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 ISAR 영상 신호를 재구성하거나 제2 산란점에 대하여 파라미터 추정하여 진폭을 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치
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제10항에 있어서, 상기 산출부는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 제2 잔차 신호를 산출하는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치:여기서 는 n번째 거리빈의 i번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이고, 는 n번째 거리빈의 i+1번째 산란점에 대한 잔차 신호 벡터이다
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제13항에 있어서, 상기 비용 함수(C1)는, 아래의 수학식을 이용하여 산출되는 ISAR 영상의 자동 초점 및 수직 거리 스케일링 장치:여기서 δ는 상기 기 설정된 임계값이다
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