본 논문에서는 Synthetic Aperture Radar 시스템 요동보상기법을 통해 영상을 형성하는 방법을 컴퓨터 시뮬레이션으로 실현하였다. 거리압축과정, 보상과정, 방위압축과정 및 잡음제거과정 등 요동보상 기법을 단계별로 실행하여 영상데이터를 형성하였다. 거리압축과정은 SAR 생데이터를 주파수영역으로 변환하고 변환된 데이터와 주파수영역의 거리참조함수를 상관시킨 후 결과를 시간영역으로 역변환 시키는 과정이다. 보상과정은 SAR를 탑재한 비행체의 요동을 보상하는 과정과 영상형성 방법상의 화질 저하요인을 제거하는 과정으로 분류하여 수행하였다. 비행체의 요동을 보상하는 과정은 렌지 게이트의 개폐시각을 기준으로 위상각을 보정하는 단계 및 빔내의 각 렌지 게이트에 대한 도플러 주파수를 계산하여 수신 데이터의 지상좌표를 결정하는 단계로 분류하여 수행하였다. 영상형성 방법상의 화질저하 요인을 보상하는 과정은 거리이동 효과 및 몽롱화 현상의 보상기준에 따라 보상의 정도 및 보상 유무가 결정되고 필요한 경우에만 보상과정이 수행된다. 방위압축과정은 보상과정이 완료된 데이터를 다시 주파수영역으로 변환하여 방위참조함수와 상관시킨 후 결과를 시간영역으로 역변환 시키는 과정으로 SAR의 영상데이터를 형성한다. 이렇게 형성된 영상데이터는 잡음과 신호가 혼용된 상태이므로 임계값을 적용하여 잡음과 신호를 분리한다.
In this paper, the image formation by the motion compensation technique for Synthetic Aperture Radar system(SAR) were realized through the computer simulation. The motion compensation technique performed image data with the range compression, the compensation procedure, the azimuth compensation and the noise elimination procedure. The range compression procedure transform the SAR raw data into the frequency domain and correlate with the range reference function and then inversely transform into the time domain. The compensation procedure contain the aircraft fluctuations compensation and the radar image degrading effect elimination procedure which was caused by image formation algorithm itself. The aircraft fluctuations compensation procedure perform the first stage which correct the phase angle and the second stage which calculate the Doppler frequency and determine the coordinate of the received signal. The radar image degrading effect elimination procedure also perform range migration compensation and the image defocussing effect compensation. The azimuth compression procedure transform the compensation data to the frequency domain and correlate with the azimuth reference function. The azimuth correlated data are inversely transformed to the time domain which is called SAR image data. When the above procedure were completed, the image data contains the received signals mixed with noise. The threshold technique was applied to elimination the noise from the mixed image data.
