Earticle

본 논문은 가산성 잡음이 존재할 경우 모노펄스 알고리즘의 성능분석을 해석적으로 분석한 연구이다. 이전 연구에서는 1차 테일러 급수 전개와 2차 테일러 급수 전개를 통한 진폭비교 모노펄스 알고리즘의 해석적 성능 분석을 진행했다. 본 연구에 는 3차 테일러 전개기반 해석적 분석법을 적용하여 1차 및 2차 테일러 근사기반의 해석적 분석보다 실제 모노펄스 알고리즘의 성능 분석 결과에 다가가는 것을 보인다. 성능분석은 평균제곱오차(Mean Squre Error)을 통해 분석되며 몬테카를로 (Monte-Calro) 방법을 통한 시뮬레이션 MSE와 3차 테일러 근사기반 해석적 MSE를 서로 비교한다. 3차 테일러 근사기반 해석적 MSE를 적용하였을 경우, 이전 연구에서 제안된 2차 테일러 근사기반의 해석적 MSE의 오차를 89.5% 감소시킨다. 또한 몬테카를로 기반 MSE보다 모든 경우에서 빠른 결과를 보인다. 해당 연구를 통해 잡음 재밍이 적용된 환경에서 모노펄스 레이 더의 추정 각도 능력을 명시적으로 분석이 가능하다.

In this paper, it is shown how the performance of the monopulse algorithm in the presence of an additive noise can be obtained analytically. In the previous study, analytic performance analysis based on the first-order Taylor series and the second-order Taylor series has been conducted. By adopting the third-order Taylor series, it is shown that the analytic performance based on the third-order Taylor series can be made closer to the performance of the original monopulse algorithm than the analytic performance based on the first-order Taylor series and the second-order Taylor series. The analytic MSE based on the third-order Taylor approximation reduces the analytic MSE error based on the second-order Taylor approximation by 89.5%. It also shows faster results in all cases than the Monte Carlo-based MSE. Through this study, it is possible to explicitly analyze the angle estimation ability of monopulse radar in an environment where noise jamming is applied.

The concept of entropy, introduced in communication theory by Shannon (1948) as a measure of uncertainty, is of prime interest in information-theoretic statistics. This paper considers the minimum variance unbiased estimation for the maximum entropy of the transformed inverse Gaussian random variable by $Y=X^{-1/2}$. The properties of the derived UMVU estimator is investigated.