편광 SAR 저피탐 표적 탐지

요약

편광 채널 간 위상 상관 정합과 편광 RGB 합성·Pauli 분해로 단일 편파에서 약하게 보이는 저피탐 표적 탐지. KAIST 차세대 SAR 연구실 지도.

배경

단일 편파 SAR는 산란 특성과 관측 조건에 따라 표적 신호가 약해지는 저피탐 문제 존재. 표적이 Co-polar에서는 보이고 Cross-polar에서는 거의 안 보이는 경우, 그 반대 경우 모두 존재.

문제

한 번에 한 편파만 송신하는 시스템 특성상 채널 쌍을 시간차를 두고 획득. 그 결과 채널 간 픽셀 단위 오정합과 강도 불균형이 생겨 편광 합성 영상에 색상 번짐과 산란 특성 왜곡 발생. 기존 보정은 GPS/IMU나 하드웨어 동기화에 의존해 비용 증가.

방법

1. 군용 표적을 Corner Reflector·Book-Shelf 단위 구조로 단순화하고 배향별 Co/Cross-polar RCS 시뮬레이션(CST)
2. X-band FMCW 원시 데이터를 Range Doppler Algorithm으로 처리해 편파별 SAR 영상 생성
3. 위상 상관으로 편파 채널 간 이동량을 추정하고 주파수 영역 위상 보정으로 정합
4. Co/Cross-polar 평균 파워 비로 Cross-polar 채널 강도 보정
5. HH·HV·VV를 R·G·B에 할당한 편광 RGB 합성으로 인공 표적 식별
6. Pauli 분해로 표면·이중 반사·체적 산란 분리, 지형지물과 클러터 구분

결과

• 팀 RCS 시뮬레이션: Book-Shelf는 특정 배향에서 Cross-polar 우세(Cross 15.8 vs Co −8.5 dBsm), Corner Reflector는 Co-polar 우세(Co 약 6.6 vs Cross −14 dBsm 이하)
• 보정 전 Cross-polar 평균 약 32 dB, Co-polar 43~45 dB로 10 dB 이상 차이. 강도 보정 후 유사 범위로 정렬
• 정합 후 합성 영상의 색상 번짐 해소
• 편광 RGB에서 Corner Reflector와 Book-Shelf를 서로 다른 색으로 구분
• 단일 편파로는 보이지 않던 저피탐 표적을 합성 영상에서 탐지, 서로 다른 시점 영상 정합으로 변화 탐지 가능성 확인

그림

기여

• 위상 상관 기반 편광 채널 간 공간 정합 구현
• Co/Cross-polar 평균 파워 비 기반 채널 강도 보정
• HH·HV·VV 편광 RGB 합성과 Pauli 분해로 표적·지형지물 산란 특성 분석
• 서로 다른 시점 영상 정합으로 변화 탐지 가능성 확인

참고

중앙대·서울대·DGIST·경북대·공군사관학교 연합팀. 국방 연구 특성상 방법론과 결과 영상까지만 공개.