Hasil pencarian

ThesisOpen AccessMetadata saja

DETEKSI SIGNAL-TO-NOISE RATIO PADA SISTEM RADAR MULTI-ANTENA DENGAN OVERLAPPED EQUAL SUBARRAY TRANSMIT

DEWANGGA ADI PUTRA

2022•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir

Radar Overlapped Equal Subarray Transmit (OEST) adalah jenis radar multi antena yang menggabungan karakteristik dari jenis radar lainnya yakni radar Phased Array (PA) dan radar Multiple-Input Multiple-Output (MIMO). Subarray pada antena transmit radar OEST memungkinkannya untuk berperan sebagaimana radar PA maupun MIMO tergantung dengan kondisi target dan kebutuhan pengguanan. Signal-to-noise ratio (SNR) merupakan komponen penting dalam sistem radar, dimana tingkat SNR menjadi salah satu faktor penentu kinerja radar oleh karena itu pentingnya kemampuan dalam mendeteksi tingkat SNR oleh radar. Pada penelitian ini akan diusulkan deteksi SNR dengan radar OEST yang memiliki variasi jumlah subarray pada antena transmit-nya kemudian akan dibandingkan dengan jenis radar lainnya yakni radar PA dan MIMO untuk mengetahui keunggulan dan kinerja dari radar OEST dalam mendeteksi SNR serta mengetahui pengaruh jumlah subarray pada antena transmit dalam hal deteksi. Pada tingkat SNR 10 dB radar OEST mampu menyamai kinerja radar PA dengan nilai deteksi sebesar 1,999 dan mengungguli radar MIMO dalam kemampuan deteksi.

Radar OESTSNRradar PAradar MIMOjumlah subarray.

0 dilihat · 0 unduhanSitasiDetail

ThesisOpen AccessMetadata saja

ESTIMASI ARAH KEDATANGAN SINYAL BERBASIS ESTIMATOR APPROXIMATE MAXIMUM LIKELIHOOD UNTUK APLIKASI RADAR MULTI-ANTENNA OESTR

AUDREY NAUFFAL JUNIAR

2022•

Radar Overlapped Equal Subarray Transmit Receive (OESTR) merupakan hasil pengembangan dari jenis Radar Overlapped Equal Subarray Transmit (OEST). Radar OESTR memiliki subarray yang dapat diatur jumlahnya baik pada antena pengirim maupun pada penerima sehingga radar ini dapat bersifat sebagai Radar Phased Array maupun MIMO tergantung pada kondisi target. Dalam sistem radar, estimasi parameter seperti arah sudut kedatangan Direction of Arrival (DoA) dan Radar Cross Section (RCS) sangat penting. Maka dari itu, pada penelitian ini diusulkan pendekatan estimasi parameter pada Radar OESTR menggunakan metode Approximate Maximum Likelihood (AML) yaitu salah satu estimator adaptive array. Untuk menguji kinerja estimasi AML pada Radar OESTR dilakukan simulasi pengujian DoA dan RCS terhadap sejumlah target yang sama dengan membuat variasi jumlah subarray pada antena pengirim dan penerima kemudian hasilnya dibandingkan dengan metode Least Square. Hasil yang diperoleh dari pengujian yaitu Estimator AML dapat mendeteksi target ketika jumlah subarray pengirim lebih banyak dari jumlah target. Semakin banyak jumlah subarray pada pengirim maka semakin baik kemampuan radar untuk medeteksi target yang banyak dan semakin banyak jumlah subarray pada penerima maka semakin kecil sidelobe yang dihasilkan. Selain itu, akurasi yang dihasilkan estimator AML jauh lebih baik dari Estimator LS, dan resolusi sudut antara dua target atau kemampuan radar untuk membedakan dua target yang dihasilkan AML sebesar 1.985o

RadarEstimasi Approximate Maximum LikelihoodRadar OESTR

0 dilihat · 0 unduhanSitasiDetail