多事之秋(二)

本文深入探讨了在零多普勒切片条件下,时延和多普勒效应的数学模型及其简化过程。通过特定假设,推导出时延的解析解,并分析了在不同条件下的解的形式,最终得到距离分辨率的表达式。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在这里插入图片描述

3.2时延和多普勒效应的解

A.时延的解

假设零多普勒切片的模糊函数,令fd=0.f_d=0.fd=0.同时假定在实际应用中,位宽是远远大于被目标的时延,也就是τ≪T.{\tau}{\ll}T.τT.因此,当0≤τ≤T0{\leq}{\tau}{\leq}T0τT时,且i=0.i=0.i=0.利用上述这些假设,则等式(12)可以划为如下形式

X(τ,0)=rect(τT){∑l=1N(T−τ)ejπ(plql2T+μ(2l−1)T)τsinc(μτ(T−τ))+∑l=1N−1[τejπ(pl+1ql+1+plql4Tτ+2μlTτ+pl+1ql+1−plql2l+pl−pl+12)⋅sinc(τ(μτ+pl+1ql+1+plql4T))]}(16) {\Chi}({\tau},0)=rect\big({\frac{\tau}{T}}\big){\Bigg\{{\sum\limits_{l=1}^{N}}(T-{\tau})e^{j{\pi}(\frac{p_lq_l}{2T}+{\mu}(2l-1)T){\tau}}sinc({\mu}{\tau}(T-{\tau}))+{\sum\limits_{l=1}^{N-1}\Bigg[{\tau}e^{j{\pi}({\frac{p_{l+1}q_{l+1}+p_lq_l}{4T}}{\tau}+2{\mu}lT{\tau}+{\frac{ p_{l+1}q_{l+1}-p_lq_l}{2}}l+{\frac{p_l-p_{l+1}}{2}})}{\cdot}sinc\big({\tau}({\mu}{\tau}+{\frac{p_{l+1}q_{l+1}+p_lq_l}{4T}})\big)}\Bigg]}{\Bigg\}}{\qquad}(16) X(τ,0)=rect(Tτ){l=1N(Tτ)ejπ(2Tplql+μ(2l1)T)τsinc(μτ(Tτ))+l=1N1[τejπ(4Tpl+1ql+1+plqlτ+2μlTτ+2pl+1ql+1plqll+2plpl+1)sinc(τ(μτ+4Tpl+1ql+1+plql))]}(16)

在等式(16)中,rect(τT)rect({\frac{\tau}{T}})rect(Tτ)仅仅有限的有效范围内可以被忽略。因为τ≪T.{\tau}{\ll}T.τT.,所以第二项求和式可以直接忽略,同时T−τ=T(1−τT)≈T.T-{\tau}=T\big(1-{\frac{\tau}{T}}\big){\approx}T.Tτ=T(1Tτ)T.因此

X(τ,0)≈Tsinc(μTτ)ejπ(fracplql2(2l−1)BT+1)μ(2l−1)Tτ(17) {\Chi}({\tau},0){\approx}Tsinc({\mu}T{\tau})e^{j{\pi}(frac{p_lq_l}{2(2l-1)BT}+1){\mu}(2l-1)T {\tau}}{\qquad}(17) X(τ,0)Tsinc(μTτ)ejπ(fracplql2(2l1)BT+1)μ(2l1)Tτ(17)

如果BT≫1BT{\gg}1BT1,那么等式(17)两边可以同时去绝对值,

∣X(τ,0)∣≈∣Tsinc(μTτ)ejπ(plql2(2l−1)BT+1)μ(2l−1)Tτ∣=∣NTsinc(μNTτ)∣(18) |{\Chi}({\tau},0)|{\approx}\big|Tsinc({\mu}T{\tau})e^{j{\pi}(\frac{p_lq_l}{2(2l-1)BT}+1){\mu}(2l-1)T{\tau}}\big|=|NTsinc({\mu}NT{\tau})|{\qquad}(18) X(τ,0)Tsinc(μTτ)ejπ(2(2l1)BTplql+1)μ(2l1)Tτ=NTsinc(μNTτ)(18)

在这种情况下,时延的解就是1μNT{\frac{1}{{\mu}NT}}μNT1,即距离分辨率为c2μNT{\frac{c}{2{\mu}NT}}2μNTc



{\Chi}({\tau},0)=rect\big({\frac{\tau}{T}}\big)
{\Bigg\{{\sum\limits_{l=1}^{N}}(T-{\tau})e^{j{\pi}(\frac{p_lq_l}{2T}+{\mu}(2l-1)T){\tau}}
sinc({\mu}{\tau}(T-{\tau}))\Bigg\}}
+{\sum\limits_{l=1}^{N-1}\Bigg[{\tau}e^{j{\pi}({\frac{p_{l+1}q_{l+1}+p_lq_l}{4T}}{\tau}+2{\mu}lT{\tau}
+{\frac{p_{l+1}q_{l+1}-p_lq_l}{2}}l+{\frac{p_l-p_{l+1}}{2}}){\cdot}sinc\big({\tau}({\mu}{\tau}+{\frac{p_{l+1}q_{l+1}+p_lq_l}{4T}})\big)}\Bigg]}{\qquad}(16)



{\Chi}({\tau},0)
{\approx}
Tsinc({\mu}T{\tau})e^{j{\pi}(frac{p_lq_l}{2(2l-1)BT}+1){\mu}(2l-1)T
{\tau}}{\qquad}(17)

|{\Chi}({\tau},0)|
{\approx}
\big|Tsinc({\mu}T{\tau})e^{j{\pi}(frac{p_lq_l}{2(2l-1)BT}+1){\mu}(2l-1)T{\tau}}\big|
=|NTsinc({\mu}NT{\tau})|{\qquad}(18)

内容概要:本文档提供了关于“微型车间生产线的设计与生产数据采集试验研究”的毕业设计复现代码,涵盖从论文结构生成、机械结构设计、PLC控制系统设计、生产数据采集与分析系统、有限元分析、进度管理、文献管理和论文排版系统的完整实现。通过Python代码和API调用,详细展示了各个模块的功能实现和相互协作。例如,利用SolidWorks API设计机械结构,通过PLC控制系统模拟生产流程,使用数据分析工具进行生产数据的采集和异常检测,以及利用进度管理系统规划项目时间表。 适合人群:具有机械工程、自动化控制或计算机编程基础的学生或研究人员,尤其是从事智能制造领域相关工作的人员。 使用场景及目标:①帮助学生或研究人员快速搭建和理解微型车间生产线的设计与实现;②提供完整的代码框架,便于修改和扩展以适应不同的应用场景;③作为教学或科研项目的参考资料,用于学习和研究智能制造技术。 阅读建议:此资源不仅包含详细的代码实现,还涉及多个学科领域的知识,如机械设计、电气控制、数据分析等。因此,在学习过程中,建议读者结合实际操作,逐步理解每个模块的功能和原理,并尝试调整参数以观察不同设置下的系统表现。同时,可以参考提供的文献资料,深入研究相关理论和技术背景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值