압축센싱을 이용한 합성개구면소나 신호처리 기법 연구

Abstract

합성개구면소나(synthetic aperture sonar, SAS)는 소나가 이동하며 수신하는 신호를 합성하여 수중 영상을 얻는 기법이다. 합성 개구면을 형성하여 물리적인 한계를 극복하여, 다른 수중 영상을 얻는 기법인 사이드 스캔 소나 등과 비교했을 때 뛰어난 분해능을 보인다. 따라서 기뢰 탐지 등 군사적인 용도 뿐 아니라 원유 탐사, 지질 탐사 등에 활용도가 높아 관련된 연구가 매우 중요하다. 하지만 기존의 알고리즘들은 나이퀴스트 이론에 따라 시간, 공간 영역에서 높은 수준의 샘플링을 요구하기 때문에 많은 데이터가 필요하며 고성능의 프로세서가 요구된다. 또한 기존의 합성개구면소나 신호처리 기법들은 정합필터를 거치기 때문에 사이드로브가 발생하게 되며 이로 인한 이미지의 성능이 저하된다. 본 논문은 압축센싱(compressive sensing, CS)을 이용한 합성개구면소나 알고리즘을 통해 수중 표적의 이미지를 구하는 방법을 다루었다. 관측 영역을 격자로 나누고 각 격자 위에 존재할 것이라 가정하는 가상 표적의 표적 강도를 희소 신호로 만들었다. 각 가상 표적들에 산란되어 수신될 것으로 예상되는 신호들을 센싱 행렬로 이용하였다. 단상태 소나, 선배열 소나에서 나이퀴스트 이론보다 시간, 공간상의 샘플링 수준을 낮추어 시뮬레이션을 수행하였다. 추가적으로 특정 환경에서 센싱 행렬의 크기를 줄여 계산을 효과적으로 하기 위한 FFT(Fast Fourier Transform) 방법을 도입하였다. 시뮬레이션 결과 기존의 신호처리 기법들에 비해 좋은 분해능을 보였고, 사이드로브에 의한 성능저하가 거의 발생하지 않았다. 또한 실험데이터 결과 실제 환경에서도 신뢰할만한 결과를 얻는 것을 확인하였다.