Куб данных ответа, обработанный диапазоном, заданный как вектор P-by-1 столбца с комплексным значением, матрица M-by-P с комплексным значением или массив M-by-N-by-P с комплексным значением. M представляет количество выборок диапазона, N - количество сенсорных элементов или пучков, и P - количество доплеровских бункеров.

Размер первого размера входной матрицы может изменяться для моделирования изменения длины сигнала. Изменение размера может происходить, например, в случае формы импульса с переменной частотой повторения импульса.

Типы данных: double
Поддержка комплексного номера: Да

Значения сетки диапазона вдоль размерности диапазона ввода куба данных Resp, заданные как вектор столбца M-by-1 с действительным значением. Значения диапазона должны быть монотонно увеличивающимися и равномерно разнесенными. Единицы в метрах.

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

Типы данных: double

Индексы обнаружения, заданные как вещественно-значная матрица _Nd-by-Q. Q - количество обнаружений, а Nd - количество измерений в кубе данных ответа, Resp. Каждый столбец DetIdx содержит индексы обнаружения в кубе данных ответа.

Мощность шума в местоположениях обнаружения, заданная как положительное скалярное или вещественное значение 1-by-Q положительных значений вектора строки. Q - количество обнаружений, указанное во входном порту DetIdx.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Output variance for parameter assets, а затем установите для параметра Source of noise power значение Input port.

Идентификаторы кластера, заданные как вектор строки 1-by-Q с действительным значением, где Q - количество обнаружений, указанных во входном порту DetIdx. Каждый элемент кластера соответствует элементу DetIdx.

Зависимости

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

Оценки диапазона, заданные как действительный вектор K-by-1 столбца.

Дисперсия оценки диапазона, возвращаемая как положительный, действительный вектор K-by-1 столбца, где K - размерность Est. Каждый элемент Var соответствует элементу Est. Дисперсия оценщика вычисляется с использованием границы Ziv-Zakai.

Зависимости

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

Максимальное число оценок для отчета, указанное как положительное целое число. Когда количество запрошенных оценок превышает число элементов в DetIdx, остаток заполняется NaN.

Типы данных: double

Разрешите входному порту кластера передавать информацию о связи кластера.

Типы данных: Boolean

Активизирует вывод отклонений оценки параметров через порт Var.

Типы данных: Boolean

Среднеквадратичное разрешение диапазона обнаружения, определяемое как положительный скаляр. Этот параметр должен иметь те же единицы измерения, что и входной порт Range.

Зависимости

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

Типы данных: double

Источник мощности шума, указанный как Property или Input port. Если для этого параметра задано значение Propertyиспользуйте параметр Noise power для установки мощности шума в местоположениях обнаружения. При установке параметра в значение Input port, укажите мощность шума через NoisePower входной порт.

Мощность шума для обнаружений, заданная как положительный скаляр. Одинаковое значение мощности шума применяется ко всем обнаружениям. Мощность шума в линейных единицах.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите флажок Выходная дисперсия для оценок параметров и установите для параметра Source of noise power значение Property.

Типы данных: double

Моделирование блоков, указанное как Interpreted Execution или Code Generation. Если вы хотите, чтобы ваш блок использовал интерпретатор MATLAB ®, выберитеInterpreted Execution. Если вы хотите, чтобы ваш блок работал как скомпилированный код, выберите Code Generation. Скомпилированный код требует времени для компиляции, но обычно работает быстрее.

Интерпретированное выполнение полезно при разработке и настройке модели. Блок запускает базовую системную object™ в MATLAB. Модель можно быстро изменить и выполнить. Когда вы удовлетворены результатами, вы можете запустить блок с помощью Code Generation. Длительное моделирование выполняется быстрее с сгенерированным кодом, чем при интерпретированном выполнении. Можно выполнять повторные выполнения без перекомпиляции, но если изменить какие-либо параметры блока, то блок автоматически перекомпилируется перед выполнением.

В этой таблице показано, как параметр Simulate using влияет на общее поведение моделирования.

Когда модель Simulink ® находится вAccelerator режим блока, заданный с помощью Simulate, переопределяет режим моделирования.

Дополнительные сведения см. в разделе Выбор режима моделирования (Simulink).