Dilip 在他的回答中的观点是正确的。谈到您提到的脉冲压缩 雷达的上下文，我认为您对常用词“分辨率”的不同含义感到困惑。在广泛的信号处理意义上，您的时间分辨率在某种程度上由您的采样率定义。但是在构建雷达接收器的特定问题域中，您关心的是能够识别来自远处物体的多个回波并精确地观察它们的到达时间。本文中的“解析”是指解析和分离多个接收到的回波，以便可以独立处理它们。

典型的雷达接收器使用滑动互相关器来定位来自已反射发射雷达信号的物体的回波。接收器知道发射脉冲的格式，因此射频接收器的输出与发射脉冲波形之间的互相关是检测AWGN中是否存在反射脉冲的最佳方案。相关器输出将包含每个接收到的回波的传输脉冲波形的自相关函数（通常具有类似sinc的形状）的副本，根据到导致反射的目标的距离及时移动。为了区分目标，它们在相关器输出处的对应波瓣必须在时间上充分分离。

“高分辨率”雷达能够在距离维度上精细地区分多个目标。如果您的雷达在大致相同的范围内有多个目标，那么它们的回波将几乎同时到达接收器。因此，它们的自相关波瓣将几乎同时出现在相关器的输出端。雷达区分回波的能力取决于波形自相关波瓣的持续时间；更窄的自相关函数（理想情况下看起来像一个脉冲）更好。

这个冗长的介绍让我们想到了脉冲压缩的概念。脉冲压缩雷达波形通常使用线性频率调制（也称为“啁啾”）来实现；不是发射恒定频率脉冲，而是在脉冲过程中线性扫描发射频率。在实践中，扫描可以在数十甚至数百 MHz 的频谱范围内完成。有什么好处？具有良好属性的自相关函数：

$$<s_{c'}, s_{c'}>(t) = T \Lambda \left(\frac{t}{T} \right) \mathrm{sinc} \left[ \pi \Delta f t \Lambda \left( \frac{t}{T}\right) \right] e^{2 i \pi f_0 t}$$

上面的等式是从维基百科的文章中借来的；我将把完整的解释推迟到那个来源。这里重要的是$\Delta f$学期; 它是指线性频率啁啾所覆盖的频率量。自从$\Delta f$是争论的一个因素$\mathrm{sinc}$函数，很容易看出，通过更大带宽的啁啾，脉冲的自相关函数的主瓣会更窄。较窄的波瓣更容易被雷达接收器区分，从而在区分类似范围的目标方面提供了这样的雷达高“分辨率”。

总结一下，这种发现应该是有道理的。回想一下，广义平稳信号的功率谱密度可以定义为其自相关函数的傅里叶变换。雷达脉冲的理想自相关函数是脉冲；分离一堆宽度为“零”的回波比分离一堆更宽的波瓣更容易。脉冲的傅里叶变换具有无限的频率范围。定性地说，具有非常短时间范围的自相关函数在频域中将是相对宽带的。这是检测和估计理论中常用的经验法则的基础，即您需要高带宽信号才能进行高分辨率到达时间测量。

您通常没有 1/Fs 的分辨率，因为您不知道它是否来自单个样本的信号。确定这是您的 100 MHz 信号而不是其他人的 101 MHz 信号需要多长时间？比知道它是您的 100 MHz 信号而不是其他人的 110 MHz 信号要长。要排除的敌方信号越近（因此信号允许的带宽越窄），区分敌我所需的时间就越长，这会导致时间分辨率更差。

如果您可以从一个样本中看出，这意味着您正在接受无限带宽，这只是时间带宽对偶的一种极端情况。