资源简介
利用空间平滑方法进行相干源DOA估计,采用MUSIC算法实现
代码片段和文件信息
% coherent DOA estimation
% using classic MUSIC
% d-D searching MUSIC d-D searching using big eigen vector 1-D searching
% collus wang 2009-11-28
clc
clear
close all
M = 8; % 阵元数
theta = [70100]*pi/180; % 信号入射方向
w = 2*pi*[3030]*1e3; % 入射信号频率
Coherent_On = 1;
d = length(theta); % 信号个数
T = 2e6^(-1); % 采用间隔
N = 5000; % 快拍数
f = 2.4e9; % 载波频率
c = 3e8; % 光速
D = c/f/2; % 阵元间距
SNR_dB = 10; % SNR in dB
A = zeros(Md); % 导向矩阵
for index = 1 : d
A(: index) = [exp( 1j*2*pi*f*[0:M-1]*D*cos(theta(index))/c )].‘;
end
s = zeros(d N); % 信号
for index = 1 : d
s(index:) = exp( 1j*w(index)*[0:N-1]*T );%+ rand(1N)*2*pi
end
rho = ones(1d); % 相干源相关系数
rho(2:d) = exp(1j*rand(1d-1)*2*pi);
if (Coherent_On)
for index = 2:d
s(index:) = s(1 :).*rho(index);
end
end
sigma_noise = 1/sqrt(10^(SNR_dB/10)); % 加噪 以单个信号的信噪比进行计算
X = zeros(M N);
X = A*s + sigma_noise*(randn(MN)+1j*randn(MN))/sqrt(2); % 接收信号
% ------------------- Beginning of Algorithms -------------
R_xx = X*X‘/N; % calution of R_xx
[UDia]=eig(R_xx); % eigen value decomposition
Dia
sum = trace(abs(Dia)); % find big eigen values
temp = 0;
pct = 0.90 % if the sum of biggest eigen values exceed pct of trace we say we get the biggest values.
for index = M : -1 : 1
temp = temp + abs(Dia(indexindex));
if temp > pct*sum
break
end
end
sig_index = index : M
noise_index = 1: index-1;
res = 0.5; % resolution of peak searching (in deg)
theta_search = 0: res*pi/180: pi;
% ------------- classic music---------------
P_music_classic = zeros(1 length(theta_search) );
P = U(: noise_index)*U(:noise_index)‘;
for index = 1:length(theta_search)
E = [exp(1j*2*pi*f*[0:M-1]*D*cos(theta_search(index))/c )].‘;
P_music_classic(index) = 1/(E‘*P*E);
end
figure(10)
plot(theta_search/pi*180 abs(P_music_classic))
hold on
st
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