Làm thế nào là độ phân giải thời gian và băng thông tín hiệu liên quan?


7

Tôi bối rối bởi các khái niệm kép về độ phân giải thời gian và băng thông. Thường thì tôi sẽ nghe rằng một ứng dụng radar nén xung 'không có đủ BW' cho một số độ phân giải thời gian cụ thể được tìm kiếm.

Không phải độ phân giải thời gian tối đa chỉ đơn giản là đối ứng của tỷ lệ lấy mẫu của bạn?

Làm thế nào là những khái niệm liên quan?


Trong trường hợp không có nhiễu, một khi bạn có đủ mẫu để xác định duy nhất tín hiệu giới hạn thời gian của mình, bạn có thể nội suy và lấy độ phân giải mẫu phụ (ví dụ: tốt hơn 1 / Fs).
hotpaw2

Câu trả lời:


4

Điểm của Dilip trong câu trả lời của ông là chính xác. Nói nhiều hơn đến bối cảnh mà bạn tham chiếu về radar nén xung , tôi nghĩ rằng bạn đang bị lẫn lộn bởi các ý nghĩa khác nhau của từ "độ phân giải" được sử dụng. Theo nghĩa xử lý tín hiệu rộng, độ phân giải thời gian của bạn được xác định ở một mức độ nào đó theo tỷ lệ mẫu của bạn. Nhưng trong lĩnh vực cụ thể của việc chế tạo máy thu radar, bạn lo ngại về việc có thể xác định nhiều tiếng vang từ các vật thể ở xa và quan sát chính xác thời gian đến của chúng. "Nghị quyết" trong ngữ cảnh này đề cập đến việc giải quyết và phân tách nhiều tiếng vang nhận được để chúng có thể được xử lý độc lập.

Một máy thu radar điển hình sử dụng bộ tương quan chéo trượt để xác định tiếng vang từ các vật thể đã phản xạ tín hiệu radar truyền đi. Máy thu biết định dạng của xung truyền, do đó, mối tương quan chéo giữa đầu ra của máy thu RF và dạng sóng xung được truyền là sơ đồ tối ưu để phát hiện sự hiện diện của xung phản xạ trong AWGN . Kết quả tương quan sẽ chứa các bản sao của chức năng tự tương quan xung dạng sóng truyền (mà thường có một sinc -like hình dạng) cho mỗi tiếng vang nhận được, chuyển trong thời gian dựa trên phạm vi với mục tiêu gây ra sự phản ánh. Để phân biệt giữa các mục tiêu, các thùy tương ứng của chúng ở đầu ra của bộ tương quan phải được phân tách đủ theo thời gian.

Radar "độ phân giải cao" có khả năng phân biệt đối xử tốt giữa nhiều mục tiêu trong phạm vi phạm vi. Nếu radar của bạn có nhiều mục tiêu ở cùng một phạm vi, thì tiếng vang của chúng sẽ đến máy thu gần như cùng một lúc. Do đó, các thùy tự tương quan của chúng sẽ xuất hiện ở đầu ra của bộ tương quan gần như cùng một lúc. Khả năng của radar phân biệt giữa các tiếng vang phụ thuộc vào khoảng thời gian của các thùy tự tương quan của dạng sóng; một chức năng tự tương quan hẹp hơn (lý tưởng nhất là trông giống như một xung lực) là tốt hơn.

Giới thiệu dài dòng này đưa chúng ta đến ý tưởng nén xung. Các dạng sóng radar nén xung thường được thực hiện bằng cách sử dụng điều chế tần số tuyến tính (còn được gọi là "chirping"); thay vì truyền xung tần số không đổi, tần số truyền được quét tuyến tính trong suốt quá trình phát xung. Trong thực tế, quá trình quét có thể được thực hiện trên hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm MHz phổ. Lợi ích là gì? Một chức năng tự tương quan với các thuộc tính tốt đẹp:

<sc,sc>(t)=TΛ(tT)sinc[πΔftΛ(tT)]e2iπf0t

Phương trình trên được mượn từ bài viết Wikipedia; Tôi sẽ trì hoãn lời giải thích đầy đủ cho nguồn đó. Điều quan trọng ở đây làΔfkỳ hạn; nó đề cập đến lượng tần số được bao phủ bởi tiếng kêu tần số tuyến tính. TừΔf là một yếu tố trong lập luận của sinccó thể dễ dàng nhận thấy rằng bằng cách chuyển qua một băng thông lớn hơn, thùy chính của chức năng tự tương quan của xung sẽ hẹp hơn. Các thùy hẹp dễ bị phân biệt đối xử hơn bởi máy thu radar, tạo ra "độ phân giải" radar cao như vậy về mặt phân biệt giữa các mục tiêu có tầm bắn tương tự.

Chỉ cần kết thúc một chút, cách tìm kiếm này sẽ có ý nghĩa. Hãy nhớ lại rằng mật độ phổ công suất của tín hiệu tĩnh có thể được định nghĩa là biến đổi Fourier của chức năng tự tương quan của nó. Chức năng tự tương quan lý tưởng cho một xung radar sẽ là một xung lực; tách một chùm tiếng vang với chiều rộng "không" dễ hơn so với tách một bó thùy rộng hơn. Biến đổi Fourier của một xung có phạm vi tần số vô hạn. Về mặt định tính, nó tuân theo các hàm tự tương quan với khoảng thời gian rất ngắn sẽ tương đối rộng trong miền tần số. Đây là cơ sở cho quy tắc ngón tay cái được sử dụng trong lý thuyết phát hiện và ước tính rằng bạn cần tín hiệu băng thông cao để thực hiện các phép đo thời gian đến độ phân giải cao.


Jason cảm ơn vì đã trả lời, một Q trước khi theo dõi thêm - hãy để tôi thử viết lại một câu hỏi chỉ để đảm bảo tôi hiểu đúng ... Tôi nên sử dụng loại tín hiệu nào để tôi có thể giải quyết (1 / fs) giây ?
Spacey

Tôi nghĩ bạn đã hết may mắn. Có độ phân giải của1fssẽ ngụ ý rằng bạn có thể phân biệt giữa các đỉnh chỉ cách nhau một mẫu. Điều đó ngụ ý rằng sẽ không có sự phân tách rõ ràng giữa chúng trong luồng mẫu của bạn (nó sẽ trông giống như một đỉnh rộng hai mẫu). Mặc dù bạn có thể tạo một dạng sóng có hình dạng đủ xung để chỉ rộng một mẫu ở đầu ra của bộ tương quan, nhưng trong mọi tình huống thực tế, bạn sẽ không chỉ dựa vào mỗi đỉnh chỉ rộng một mẫu; nó không có khả năng rất mạnh
Jason R

@Dilip: bạn hoàn toàn đúng. Hàm tự tương quan lý tưởng của chuỗi PN trông giống như một xung lực được bao quanh bởi các sidelobes rất nhỏ. Tuy nhiên, trên thực tế, bạn không thể tin vào việc nhìn thấy một đỉnh chính xác một mẫu vì băng thông máy thu hữu hạn và độ lệch thời gian khác không. Và vâng, chúng thường là băng thông rộng, do đó chúng được sử dụng trong các hệ thống trải phổ.
Jason R

@JasonR Câu hỏi đang cố gắng thiết lập giới hạn trên về khả năng phân giải thời gian tối đa có thể, với một tỷ lệ lấy mẫu cụ thể. (Bỏ qua các vấn đề mạnh mẽ bây giờ - tôi đang nói về mặt lý thuyết). Là độ phân giải thời gian tối đa theo lý thuyết có sẵn được giới hạn bởi 1 / fs, lấy giá trị của bất cứ thứ gì trong khoảng từ 0 đến 1 / fs tùy thuộc vào BW của bạn?
Spacey

Trong môi trường không ồn ào, không nhiễu, không mất tín hiệu (nghĩa là không có biến đổi khuếch đại giữa các tín hiệu khác nhau), về mặt lý thuyết bạn có thể giải quyết hai tín hiệu cách nhau 1fs(tức là một mẫu), miễn là chúng có các hàm tự tương quan phù hợp (như các chuỗi PN Dilip được tham chiếu trước đó). Không thực tế lắm, nhưng trên lý thuyết, bạn có thể.
Jason R

3

Bạn thường không có độ phân giải 1 / F, vì bạn không biết đó có phải là tín hiệu của bạn hay không từ một mẫu. Mất bao lâu để xác định rằng đó là tín hiệu 100 MHz của bạn chứ không phải tín hiệu 101 MHz của người khác? Lâu hơn so với việc biết đó là tín hiệu 100 MHz của bạn chứ không phải tín hiệu 110 MHz của ai đó. Tín hiệu đối phương càng bị loại trừ (do đó băng thông cho phép tín hiệu của bạn càng hẹp) thì càng mất nhiều thời gian để phân biệt bạn bè hoặc kẻ thù, dẫn đến độ phân giải thời gian tồi tệ hơn.

Nếu bạn có thể nói từ một mẫu, điều đó có nghĩa là bạn đang chấp nhận băng thông vô hạn, đó chỉ là một trường hợp góc của băng thông kép thời gian.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.