Estimation of target azimuth based on multiple beamforming processes in a phased array radar system
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Abstract
This work investigates the combination of the Maximum Likelihood (ML) approach with a reduced number of fixed beam steerings in order to estimate target azimuth in a surveillance radar-based system equipped with sensor array. Simulation-based performance results of the estimator using only two fixed beams are presented. It is verified that there is a great advantage of the ML solution compared to an usual monopulse estimator, which employs the same number of beams. Additional results show that greater performance gains can be obtained with the investigated ML approach using only one additional beam.
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