信号间互模糊函数分析（pyecharts_doc_v1.9.0 最新带标签完美版）
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简介：
本资源提供对信号间互模糊函数的深入分析，并采用PyEcharts库进行可视化展示。附带有详细文档说明，适用于研究与教学，版本为v1.9.0。
在MIMO雷达接收端接收到的回波信号包含了所有正交发射信号分量。为了分离这些信号，可以采用匹配滤波技术。然而，匹配滤波本质上是对输入信号进行滑动相关处理的过程，在这一过程中其他信号成分也会对目标信号产生影响，这等效于不同信号间的互相关性能问题，并可以用雷达互相关函数来描述。
本节将首先分析两个正交信号的互模糊函数。设这两个正交信号分别为\(m(t)\)和\(n(t)\)，它们可以表示为：
\[ m(t)=2\pi e^{j(p+1/2)t}u(t)e^{-\mu f_m t^2}\]
\[ n(t)=2\pi e^{j(p+1/2)t}u(t)e^{-\mu f_n t^2}\]
其中，\(m(t)\)和\(n(t)\)的互模糊函数定义为：
\[ \chi_{mn}(\tau, \xi) = \int_{-\infty}^\infty m^*(t+\frac{\tau}{2}) n(t -\frac{\tau}{2}) e^{-j 2\pi\xi t } dt\]
根据上述信号表达式，我们可以推导出互模糊函数的具体形式：
\[ \chi_{mn}(\tau, \xi) = c_a p b_b j f_n^* e^{j(p+1/2)\tau - \mu (f_m-f_n)^*\frac{\tau}{2}}\int_T^\infty e^{-j 2\pi\xi t } dt \cdot T\]
其中，\(c_a\)和\(b_b\)代表积分过程中的常数项。进一步简化后可得：
\[ c(\tau) = 2e^{(p+1/2)\mu (f_m-f_n)^*\frac{\tau}{2}} e^{-j(p+1/2)f_n^*}\]
以及
\[ \alpha(\xi, \tau) = -\mu(f_m-f_n)^*(t+\frac{\tau}{2}) + p f_m^* t + (\xi-p f_n)\]
通过上述推导，我们可以更好地理解MIMO雷达系统中不同信号间的互相关性能。
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