¿Cómo se relacionan la resolución de tiempo y el ancho de banda de la señal?


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Estoy confundido por los conceptos duales de resolución de tiempo y ancho de banda. A menudo escucharé que una aplicación de radar con compresión de pulso 'no tiene suficiente BW' para alguna resolución de tiempo específica que se busca.

¿No es la resolución de tiempo máxima simplemente el recíproco de su frecuencia de muestreo?

¿Cómo se relacionan esos conceptos?


En un escenario de ruido cero, una vez que tenga suficientes muestras para identificar de forma exclusiva su señal de tiempo limitado, puede interpolar y obtener una resolución de submuestra (por ejemplo, mejor que 1 / Fs).
hotpaw2

Respuestas:


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Los puntos de Dilip en su respuesta son correctos. Hablando más sobre el contexto que mencionó del radar de compresión de pulso , creo que se está confundiendo por los diferentes significados de la palabra "resolución" que se usa con frecuencia. En un sentido amplio de procesamiento de señal, su resolución de tiempo se define en cierta medida por su frecuencia de muestreo. Pero en el dominio del problema específico de construir un receptor de radar, le preocupa poder identificar múltiples ecos de objetos distantes y observar con precisión su hora de llegada. La "resolución" en este contexto se refiere a la resolución y separación de múltiples ecos recibidos para que puedan procesarse de forma independiente.

Un receptor de radar típico utiliza un correlacionador cruzado deslizante para localizar ecos de objetos que han reflejado la señal de radar transmitida. El receptor conoce el formato del pulso transmitido, por lo que la correlación cruzada entre la salida del receptor de RF y la forma de onda del pulso transmitido es el esquema óptimo para detectar la presencia de pulsos reflejados en AWGN . La salida del correlacionador contendrá copias de la función de autocorrelación de la forma de onda de pulso transmitida (que generalmente tiene una forma de sinc ) para cada eco recibido, desplazado en el tiempo en función del rango al objetivo que causó la reflexión. Para discriminar entre los objetivos, sus lóbulos correspondientes en la salida del correlacionador deben estar suficientemente separados en el tiempo.

Un radar de "alta resolución" es capaz de discriminar finamente entre múltiples objetivos en la dimensión del alcance. Si su radar tiene múltiples objetivos en aproximadamente el mismo rango, entonces sus ecos llegarán al receptor casi al mismo tiempo. Por lo tanto, sus lóbulos de autocorrelación aparecerán en la salida del correlacionador casi al mismo tiempo. La capacidad del radar para discriminar entre los ecos depende de la duración del tiempo de los lóbulos de autocorrelación de la forma de onda; Es mejor una función de autocorrelación más estrecha (idealmente una que parece un impulso).

Esta larga introducción nos lleva a la idea de la compresión de pulso. Las formas de onda de radar de compresión de pulso se implementan típicamente usando modulación de frecuencia lineal (también conocida como "chirrido"); en lugar de transmitir un pulso de frecuencia constante, la frecuencia transmitida se barre linealmente en el transcurso del pulso. En la práctica, el barrido puede realizarse sobre decenas o incluso cientos de MHz de espectro. Cual es el beneficio? Una función de autocorrelación con buenas propiedades:

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

La ecuación anterior está tomada del artículo de Wikipedia; Aplazaré la explicación completa a esa fuente. Lo importante aquí es el término ; se refiere a la cantidad de frecuencia cubierta por el chirp de frecuencia lineal. Dado que es un factor en el argumento de la función , se puede ver fácilmente que al piar un ancho de banda mayor, el lóbulo principal de la función de autocorrelación del pulso será más estrecho. Los lóbulos más estrechos son más fácilmente discriminados por el receptor de radar, lo que le da a ese radar una "resolución" alta en términos de diferenciación entre objetivos de rango similar.ΔfΔfsinc

Para concluir un poco, este tipo de hallazgo debería tener sentido. Recuerde que la densidad espectral de potencia de una señal estacionaria de sentido amplio puede definirse como la transformada de Fourier de su función de autocorrelación. La función de autocorrelación ideal para un pulso de radar sería un impulso; separar un montón de ecos con un ancho "cero" es más fácil que separar un montón de lóbulos más anchos. La transformada de Fourier de un impulso tiene una extensión de frecuencia infinita. Cualitativamente, se deduce que las funciones de autocorrelación con una extensión de tiempo muy corta serían comparativamente de banda ancha en el dominio de la frecuencia. Esta es la base de la regla general que se usa con frecuencia en la teoría de detección y estimación de que se necesita una señal de ancho de banda alto para realizar mediciones de tiempo de llegada de alta resolución.


Jason agradece la respuesta, una Q antes de un seguimiento más. Permítanme tratar de reformular una pregunta solo para asegurarme de que respondo correctamente ... ¿Qué tipo de señal debo usar para poder resolver (1 / fs) segundos ?
Spacey

Creo que no tienes suerte. Tener una resolución de implicaría que puede discriminar entre picos que están separados por una sola muestra. Eso implica que no habría una separación visible entre ellos en su flujo de muestra (solo se vería como un pico de dos muestras de ancho). Si bien es posible que pueda construir una forma de onda que tenga una forma lo suficientemente impulsiva como para tener solo una muestra de ancho en la salida del correlacionador, en cualquier situación práctica, no es probable que dependa de que cada pico sea solo una muestra de ancho; No es probable que sea muy robusto. 1fs
Jason R

@Dilip: tienes toda la razón. La función de autocorrelación ideal de una secuencia PN parece un impulso rodeado de lóbulos laterales muy pequeños. Sin embargo, en la práctica, no puede contar con ver un pico de una muestra exactamente debido al ancho de banda finito del receptor y al desplazamiento de temporización distinto de cero. Y sí, generalmente son de banda ancha, de ahí su uso en sistemas de amplio espectro.
Jason R

@JasonR La pregunta está tratando de establecer un límite superior en la potencia de resolución de tiempo máxima posible, dada una frecuencia de muestreo particular. (Ignore los problemas de robustez por ahora, estoy hablando en teoría). ¿La resolución de tiempo máximo teórico disponible está limitada por 1 / fs, tomando un valor de entre 0 y 1 / fs dependiendo de su BW?
Spacey

En un entorno silencioso, sin interferencias, sin pérdidas (es decir, sin variaciones de ganancia entre diferentes señales), en teoría podría resolver dos señales separadas por (es decir, una muestra), siempre que tengan funciones de autocorrelación adecuadas (como las secuencias PN a las que Dilip hizo referencia anteriormente). No es muy práctico, pero en teoría, podrías. 1fs
Jason R

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Por lo general, no tiene una resolución de 1 / F, porque no sabe si es su señal o no de una sola muestra. ¿Cuánto tiempo lleva determinar que es su señal de 100 MHz y no la señal de 101 MHz de otra persona? Más tiempo que saber que es su señal de 100 MHz y no la señal de otra persona de 110 MHz. Cuanto más cerca se excluya la señal enemiga (por lo tanto, más estrecho será el ancho de banda permitido para su señal), más tardará en diferenciar a un amigo o enemigo, lo que lleva a una resolución de peor tiempo.

Si pudieras distinguirlo de una muestra, eso significa que estás aceptando un ancho de banda infinito, que es solo un caso de esquina del doble de ancho de banda de tiempo.

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