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딥러닝을 활용한 제한된 레이다 대역폭에서의 고해상도 ISAR 이미지 생성 방법
High-Resolution ISAR Image Generation Using Deep Learning with Limited Frequency Bands
- 박소윤;
- 조선민;
- 최영재;
- 이승의;
- 배영석;
- ... 이성욱
초록
본논문은제한된레이다주파수대역폭조건에서고해상도ISAR(inverse synthetic aperture radar) 이미지를 생성하기위한딥러닝기반모델을제안한다. 기존ISAR 시스템은넓은주파수대역폭을사용할수록고해상도이미지를제공할수있지만, 시스템자원소모가크다. 이를해결하기위해, 본연구에서는저해상도ISAR 이미지로부터딥러닝을통해고해상도이미지를생성하는방법을제시한다. 본연구에서사용된학습데이터는physical optics로산란전계를계산해생성된 ISAR 이미지 쌍으로 구성되었다. 제안된 모델을 통해 생성된 이미지는 원본 이미지에 대해 평균 learned perceptual image patch similarity, natural image quality evaluator, deep image structure and texture similarity에서 각각 0.08, 8.94, 0.19의 성능을 나타냈다.
키워드
Bandwidth; Deep Learning; Image Generation; Inverse Synthetic Aperture Radar; Physical Optics
- 제목
- 딥러닝을 활용한 제한된 레이다 대역폭에서의 고해상도 ISAR 이미지 생성 방법
- 제목 (타언어)
- High-Resolution ISAR Image Generation Using Deep Learning with Limited Frequency Bands
- 저자
- 박소윤; 조선민; 최영재; 이승의; 배영석; 이성욱
- 발행일
- 2025-04
- 저널명
- 한국전자파학회 논문지
- 권
- 36
- 호
- 4
- 페이지
- 398 ~ 407