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

The Radar Overlapped Equal Subarray Transmit Receive (OESTR) is the result of the development of the Radar Overlapped Equal Subarray Transmit (OEST) type. The OESTR radar has an adjustable number of subarrays on both the sending and receiving antennas so that this radar can act as a Phased Array Radar or MIMO depending on the target conditions. In radar system, parameter estimation such as direction of arrival angle Direction of Arrival (DoA) and Radar Cross Section (RCS) is very important. Therefore, this study proposes an approach to parameter estimation on the OESTR Radar using the Approximate Maximum Likelihood (AML) method, which is an adaptive array estimator. To test the performance of AML estimation on the OESTR Radar, DoA and RCS testing simulations were carried out on the same number of targets by varying the number of subarrays on the sending and receiving antennas and then the results were compared with the Least Square method. The results obtained from the test are that the AML Estimator can detect the target when the number of sending subarrays is more than the number of targets. The more the number of subarrays at the sender, the better the radar's ability to detect multiple targets and the more the number of subarrays at the receiver, the smaller the sidelobes produced. In addition, the accuracy of the AML estimator is much better than that of the LS Estimator, and the angular resolution between two targets or the ability of the radar to distinguish two AML-generated targets is 1,985o