편대비행 표적식별을 위한 효과적인 ISAR 영상 합성 방법

Abstract

본 논문에서는 편대비행 중인 다수의 표적을 식별하기 위하여 기존의 표적들을 분리시키는 기법을 이용하는 대신PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 미리 학습되어 있던 각 표적의 역합성 개구면 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상들을 합성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서 ISAR 영상의 합성은 표적의 수와 관측 각도 및 표적의 위치를 변수로 하는 비선형문제를 최적화함으로써 수행된다. 추적 레이다를 통하여 관측 각도가 추정됨을 가정한 후, 표적의 수와 위치는 PSO로 템플릿 매칭(template matching)을 최적화 하여 추정된다. 축소된 크기의 F-16 을 사용한 시뮬레이션 결과, 편대비행 중인 표적들의 ISAR 영상과 동일한 ISAR 영상이 합성됨으로써 제안된 기법의효용성이 검증되었다.