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(Department of Electronics Convergence Engineering, Kwangwoon University)
A monopulse based on maximum likelihood(ML) in jamming scenario can suppress jamming signal using an inverse matrix of a covariance matrix. In order to achieve adequate suppression of jamming signal, the sufficient number of snapshots is required. However, this is not possible in high PRF scenario, which hinders a real-time tracking. Moreover, even with the large number of snapshots, the estimation accuracy of the target direction is decreased in low JNR(Jammer to Noise Ratio) due to insufficient jammer suppression. In this paper, we propose a monopulse algorithm that doesn't degrade performance significantly with a small number of snapshots and in low JNR. We show its derivation that exploits noise-jammer subspace of a covariance matrix, along with its performance through simulation.
재밍 환경에서의 maximum likelihood(ML) 기반의 모노펄스 기법은 공분산 행렬의 역행렬을 이용하여 재머 신호를 억제시킨다. 재머 억제를 위해서는 재머 성분에 대한 충분한 횟수의 스냅샷(snapshot)이 필요하며, 높은 PRF 환경에서는 이것이 가능하지 않아 실시간 추적에 한계가 있다. 또한, JNR(Jammer to Noise Ratio)이 낮은 경우에는 재머의 스냅샷 수가 충분하더라도 정확한 재머 억제가 이루어지지 않아, 표적 방향 추정의 정확도가 감소한다. 본 논문에서는 재밍 환경에서 스냅샷이 적은 경우에도 ML 기반의 모노펄스 성능이 우수한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공분산 행렬의 잡음 부공간을 이용하는 모노펄스 방법으로, 이의 유도 과정을 보이고, 모의실험을 통해 기존의 방법에 비해 성능이 개선된 것을 보인다.