항공기 탑재용 SAR 자동초점 기법 문제 해결을 위한 개선된 PGA 알고리즘 = Modified PGA Algorithm for Airborne SAR Autofocusing Problem

국문 초록 (Abstract)

자동초점 (autofocus) 방법은 SAR (synthetic aperture radar) 영상의 위상 오차를 보상해 영상의 품질을 개선하는 방법으로, 이 중 PGA (phase gradient autofocus)가 가장 널리 사용된다. SAR 영상 형성 과정에서 발생하는 위상 오차는 영상의 품질을 저하시킨다. 하지만 기존 PGA 방법은 인공 구조물과 같이 방위 방향으로 강한 신호가 인접한 경우 위상 오차를 제대로 추정하지 못하고 오히려 영상의 품질을 열화시키는 경우가 있다. 본 논문에서는 위상 오차 추정을 위해 표적 선택 시 다른 신호들과 인접하지 않은 독립된 신호를 선택하여 위상 오차를 추정하고 보상하는 방법을 제안한다. 개선된 PGA 방법의 성능은 실제 항공기 탑재용 SAR 데이터를 이용해 기존 PGA 방법을 기준으로 정량적으로 비교 및 검증하였으며, 반복횟수가 5회에서 3회로 감소, 잔여오차가 1658.3 mrad.에서 45.79 mrad.로 감소, -3 dB 해상도는 87% 개선, ISLR , PSLR은 각각 19.53 dB, 18.61 dB 개선됨을 검증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Autofocus techniques improve image quality by compensating for phase errors in SAR (synthetic aperture radar) imagery, with PGA (phase gradient autofocus) being the most widely used. Phase errors that occur during SAR imagery formation process degrade quality of SAR imagery. However, conventional PGA techniques may not estimate the phase error properly in the presence of adjacent strong signals in the azimuth direction, such as man-made structures, and may actually degrade the image quality. In this paper, we propose a method to estimate and compensate for the phase error by selecting analytically meaningful signals during target selection for phase error estimation. The performance of the improved PGA method is quantitatively compared and validated based on the conventional PGA method using real airborne SAR data, which results in decreasing number of iteration from 5 to 3, decreasing residual error from 1658.3 mrad. to 45.79 mrad., 87% improvement in -3 dB resolution and 19.53 dB and 18.61 dB improvement in ISLR, PSLR, respectively.