PGA Implementation Technique for Stripmap SAR Signal Processing

SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 화질을 개선하기 위한 autofocus 기법 중에 대표적 인 것이 PGA(Phase Gradient Autofocus) 이다. PGA는 고차항 위상 오차를 추정할 수 있으며 잡음이 많은 환경에 강인성을 가지는 장점이 있지만, spotlight 모드에 최적화 되어있는 기법으로 stripmap 모드에서 사용하기에는 부적합하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 PGA를 stripmap 모드에서 적용한 기법을 소개하고, PGA 성능에 많은 영향을 미치는 ROI(Region of Interest) 선정 방식을 제시하였다. 또한 제안된 기법은 먼저 점표적 시뮬레이션을 통해 검증되었고, 최종적으로 이를 실제 비행 시험을 통해 획득한 SAR 원시데이터에 적용하여 SAR 영상 화질을 개선시킨 결과를 보였다. PGA(Phase Gradient Autofocus) is a representative autofocus technique to improve the SAR(Synthetic Aperture Radar) image quality. PGA can estimate high order phase errors and have good robustness in noisy environments. However, PGA is not suitable to apply to the stripmap mode data directly because it is based on the spotlight mode operation. In this paper, the PGA implementation technique for stripmap mode data and the method of ROI(Region of Interest) selection that affects severely on PGA performance have been proposed. The proposed technique was verified by the point target simulation first, and was applied to the real SAR signal data acquired by the flight test. Finally, the significant improvements in focusing quality were shown in the processed SAR images using the proposed method.