Доплеровски обработанный куб данных ответа, определенный как вектор - столбец <reservedrangesplaceholder8>-by-1 со сложным знаком, со сложным знаком M P матрицей или со сложным знаком M N P массив. M представляет количество выборок области значений, N - число элементов датчика или лучей, и P количество доплеровских интервалов.

Размер первой размерности матрицы входа может варьироваться, чтобы симулировать изменяющуюся длину сигнала. Изменение размера может произойти, например, в случае импульсного сигнала с переменной частотой повторения импульса.

Типы данных: double
Поддержка комплексного числа: Да

Значения доплеровской сетки по размерности Доплера, заданные как реальное P -by-1 вектора-столбца. Doppler задает доплеровские значения, соответствующие доплеровской размерности данных, входа к порту Resp. Доплеровские значения должны быть монотонно увеличены и равномерно распределены. Модули указаны в герцах или метрах/сек.

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

Типы данных: double

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

Шумовая степень в местах обнаружения, заданная как положительные скалярные или действительные положительные значения вектора 1 байт Q строка. Q - количество обнаружений, заданное в DetIdx входном порте.

Зависимости

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

Идентификаторы кластеров, заданные как реальный вектор-строка 1 Q байта, где Q - количество обнаружений, заданное в DetIdx входном порте. Каждый элемент Clusters соответствует элементу DetIdx.

Зависимости

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

Доплеровские оценки, возвращенные как реальный вектор- K-на-1 столбец.

Дисперсия доплеровской оценки, возвращенная как положительный, реальный K вектор-столбец, где K - размерность Est. Каждый элемент Var соответствует элементу Est. Отклонение оценки вычисляется с помощью границы Зива-Закая.

Зависимости

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

Максимальное количество оценок для отчета, заданное как положительное целое число. Когда количество запрошенных смет больше, чем количество элементов в DetIdx, оставшаяся часть заполняется NaN.

Типы данных: double

Включите Cluster входа порт для передачи информации об ассоциации кластеров.

Типы данных: Boolean

Включает выход отклонений оценки параметра через порт Var.

Типы данных: Boolean

Количество импульсов в Доплеровской обрабатываемой форме волны, заданное как положительное целое число.

Зависимости

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

Типы данных: double

Источник степени шума, заданный как Property или Input port. Если вы задаете этот параметр Property, используйте параметр Noise power, чтобы задать степень шума в местах обнаружения. Когда установите параметр равным Input port, задайте степень шума через NoisePower входной порт.

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

Зависимости

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

Типы данных: double

Симуляция блоков, заданное как Interpreted Execution или Code Generation. Если вы хотите, чтобы ваш блок использовал MATLAB^® интерпретатор, выберите Interpreted Execution. Если вы хотите, чтобы ваш блок выполнялся как скомпилированный код, выберите Code Generation. Скомпилированный код требует времени для компиляции, но обычно запускается быстрее.

Интерпретированное выполнение полезно, когда вы разрабатываете и настраиваете модель. Блок запускает базовую системную object™ в MATLAB. Вы можете быстро изменить и выполнить модель. Когда вы удовлетворены вашими результатами, можно запустить блок с помощью Code Generation. Длинные симуляции выполняются быстрее с сгенерированным кодом, чем при интерпретированном выполнении. Можно запускать повторные выполнения без перекомпиляции, но если вы меняете какие-либо параметры блоков, то блок автоматически перекомпилируется перед выполнением.

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

Когда Simulink^® модель находится в Accelerator режим блока, заданный с помощью Simulate using, переопределяет режим симуляции.

Для получения дополнительной информации смотрите Выбор режима симуляции (Simulink).