Обработанный областью значений куб данных об ответе, заданный как P с комплексным знаком-by-1 вектор-столбец, M с комплексным знаком-by-P матрица или M с комплексным знаком-by-N-by-P массив. M представляет количество выборок области значений, N является количеством элементов датчика или лучей, и P является количеством Доплеровских интервалов.

Размер первой размерности входной матрицы может отличаться, чтобы моделировать изменяющуюся длину сигнала. Изменение размера может произойти, например, в случае импульсной формы волны с переменной импульсной частотой повторения.

Типы данных: double
Поддержка комплексного числа: Да

Значения сетки области значений по измерению области значений входа куба данных, Resp, заданного как M с действительным знаком-by-1 вектор-столбец. Значения области значений должны монотонно увеличиваться и равномерно распределенные. Модули исчисляются в метрах.

Пример: [-0.3,-0.2,-0.1,0,0.1,0.2,0.3]

Типы данных: double

Индексы обнаружения, заданные как _Nd с действительным знаком-by-Q матрица. Q является количеством обнаружений, и _Nd является количеством размерностей в кубе данных об ответе, Resp. Каждый столбец DetIdx содержит индексы обнаружения в кубе данных об ответе.

Шумовая степень в местоположениях обнаружения, заданных как положительная скалярная величина или 1 с действительным знаком Q вектором - строкой положительные значения. Q является количеством обнаружений, заданных во входном порту DetIdx.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Output variance for parameter estimates, и затем установите Source of noise power parameter на Input port.

Кластерные идентификаторы, заданные как 1 с действительным знаком Q вектором - строкой, где Q является количеством обнаружений, заданных во входном порту DetIdx. Каждый элемент Clusters соответствует элементу DetIdx.

Зависимости

Чтобы включить этот входной порт, установите флажок Enable cluster ID input.

Оценки области значений, заданные как K с действительным знаком-by-1 вектор-столбец.

Дисперсия оценки области значений, возвращенная как положительный, K с действительным знаком-by-1 вектор-столбец, где K является размерностью Est. Каждый элемент Var соответствует элементу Est. Отклонение средства оценки вычисляется с помощью связанного Ziv-Zakai.

Зависимости

Чтобы включить этот выходной порт, выберите параметр Output variance for parameter estimates.

Максимальное количество оценок, чтобы сообщить, заданный как положительное целое число. Когда количество требуемых оценок больше, чем элементы номера в DetIdx, остаток заполнен NaN.

Типы данных: double

Позвольте входному порту Cluster передать в кластерной информации об ассоциации.

Типы данных: Boolean

Включает вывод оценочных отклонений параметра через порт Var.

Типы данных: Boolean

Среднеквадратичное разрешение области значений обнаружения, заданного как положительная скалярная величина. Этот параметр должен иметь те же модули как входной порт Range.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, выберите параметр Output variance for parameter estimates.

Типы данных: double

Источник шумовой степени, заданной как Property или Input port. Если вы устанавливаете этот параметр на Property, используйте параметр Noise power, чтобы установить шумовую степень в местоположениях обнаружения. Когда установлено параметр на Input port, задайте шумовую степень через входной порт NoisePower.

Шумовая степень для обнаружений, заданных как положительная скалярная величина. То же шумовое значение степени применяется ко всем обнаружениям. Шумовая степень находится в линейных модулях.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите флажок Output variance for parameter estimates и установите параметр Source of noise power на Property.

Типы данных: double

Блокируйте симуляцию, заданную как Interpreted Execution или Code Generation. Если вы хотите, чтобы ваш блок использовал интерпретатор MATLAB^®, выбрал Interpreted Execution. Если вы хотите, чтобы ваш блок запустился как скомпилированный код, выбрал Code Generation. Скомпилированный код требует, чтобы время скомпилировало, но обычно запускается быстрее.

Интерпретированное выполнение полезно, когда вы разрабатываете и настраиваете модель. Блок запускает базовую Систему object™ в MATLAB. Можно изменить и выполнить модель быстро. Когда вы удовлетворены своими результатами, можно затем запустить блок с помощью Code Generation. Долгие симуляции, запущенные быстрее, чем в интерпретированном выполнении. Можно запустить повторенное выполнение без перекомпиляции, но если вы изменяете какие-либо параметры блоков, затем блок автоматически перекомпилировал перед выполнением.

Эта таблица показывает, как параметр Simulate using влияет на полное поведение симуляции.

Когда модель Simulink^® находится в режиме Accelerator, блочный режим, заданный с помощью Simulate using, заменяет режим симуляции.

Для получения дополнительной информации смотрите Выбор Simulation Mode (Simulink).