초록
모노 펄스 estimator의 성능은 Monopulse Ratio(MR) 커브에 의해 결정된다. 모노 펄스 estimator의 성능을 향상시키기 위해서는 배열 구조 파라메타와 관련된 MR 커브의 수학적 표현이 필요하다. 본 논문에서는 Maximum Likelihood(ML) 기반 모노 펄스 estimator의 MR 커브의 역함수를 이용한 모노 펄스 estimator를 제안한다. 평면 배열 모노 펄스 레이더 안테나에서 제안된 estimator의 MR 커브의 선형 영역을 확장시키는 과정을 보이고, 시뮬레이션을 통해 기존의 ML 기반 estimator와 성능을 비교한다.
The performance of a monopulse estimator is depend on its monopulse ratio(MR) curve. To improve its performance, a mathematical expression of the MR curve that is associated with an array the parameters is needed. In this paper, we present a novel monopulse estimator that uses the inverse function of a MR curve for the Maximum Likelihood (ML)-based monopulse estimator. It is shown that the proposed method can extend the linear region of the MR curve, which in turn improve the estimation accuracy. Moreover, it's performance is compared with the ML-based method through simulation.
