PM，MUSIC四阶累积量等几种DOA估计算法的MATLAB算法仿真

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close all;
clc;

source_number=3;%信元数
sensor_number=8;%阵元数
N_x=1024; %信号长度
snapshot_number=N_x;%快拍数
w=[pi/6 pi/6 pi/6].‘;%信号频率
l=0.15;%信号波长  
d=l/2;%阵元间距
snr=20;%信噪比

source_doa=[20 40 60];%三个信号的入射角度
A=[exp（-j*（0:sensor_number-1）*d*2*pi*sin（source_doa（1）*pi/180）/l）;exp（-j*（0:sensor_number-1）*d*2*pi*sin（source_doa（2）*pi/180）/l）;exp（-j*（0:sensor_number-1）*d*2*pi*sin（source_doa（3）*pi/180）/l）].‘;%阵列流型

s=sqrt（10.^（snr/10））*exp（j*w*[0:N_x-1]）;%仿真信号
%x=awgn（ssnr）;
x=A*s+（1/sqrt（2））*（randn（sensor_numberN_x）+j*randn（sensor_numberN_x））;%加了高斯白噪声后的阵列接收信号
%求四阶累积量C4
temp1 = kron（xconj（x））;
C4=temp1*temp1‘/（snapshot_number.^2）-temp1*temp1‘-kron（x*x‘/snapshot_numberconj（x*x‘）/snapshot_number）;
disp（C4）;
[VD]=eig（-C4）;%对C4进行特征分解
[lambda index]=sort（diag（D））;
En=V（:index（1:（sensor_number.^2-source_number^2）））;
disp（En）;
searching_doa=-90:0.5:90;%线阵的搜索范围为-90~90度
 for i=1:length（searching_doa）
   a_theta=exp（-j*（0:sensor_number-1）‘*2*pi*d*sin（pi*searching_doa（i）/180）/l）;
   b_theta=kron（a_thetaconj（a_theta））;
   Pmusic（i）=1./（norm（b_theta‘*En））.^2;
 end
 figure;
plot（searching_doa10*log（Pmusic））;
xlabel（‘入射角/degree‘）;
ylabel（‘功率谱/dB‘）;
title（‘四阶累积量MUSIC估计‘）;
grid ;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1057  2018-09-23 19:30  music.m

     文件       1368  2012-08-27 19:25  PM.m

     文件       1317  2018-09-23 21:09  CUM_MUSIC.m

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