资源简介
常规的DOA估计算法,包括MUSIC、ESPRIT,使用线性调频信号进行仿真,不使用噪声作为信号。可用于本科毕业设计
代码片段和文件信息
%%%%%%%%%%%%%%%基于线性调频信号的ESPRIT算法
clear;
close all;
j=sqrt(-1);
c=3e8;
tao=10e-6;%采样间隔
fs=100e6;%采样频率
M=8;
f1_l=29.9e6;
f1_h=30.1e6;%信号的低频和高频
f2_l=30.1e6;
f2_h=29.9e6;%此种情况下,中频相同且不相关,且为窄带信号
f1_c=(f1_l+f1_h)/2;%中频,且相同
B1=f1_h-f1_l;%带宽
kc1=B1/tao;%调制斜率
kc2=-B1/tao;
N_fs=fix(tao*fs);% 采样点数
t0=(0:N_fs-1)/fs;
snr=10;
theta=[-10 20];%入射角度
N_source=length(theta);
lambda=c/f1_c;%波长及阵元间距
d=lambda/2;
dd=(0:M-1)*d;
mecnt=100;
F = fs/N_fs;
f_xlabe = ((0:N_fs-1)-N_fs/2)*F;
%%%%%%%%%%%流行矩阵
delay=zeros(MN_source);
for i=1:N_source
delay(:i)=dd.‘*sin(theta(i)*pi/180)/c;
end
% A=zeros(MN_source);
% for i2=1:N_source
% A(:i2)=exp(j*2*pi*dd.‘*sin(theta(i)*pi/180)/c);
% delay(:i2)=dd.‘*sin(theta(i2)*pi/180)/c
% end
%%%%%%%%%%%产生线性调频信号
X1=zeros(MN_fs);
X2=zeros(MN_fs);
for h1=1:M;
t1=t0-delay(h11);
X1(h1:)=exp(j*2*pi*(f1_l*t1+1/2*kc1*t1.^2));
end
for h2=1:M;
t2=t0-delay(h22);
X2(h2:)=exp(j*2*pi*(f2_l*t2+1/2*kc2*t2.^2));
end
% plot(f_xlabefftshift(abs(fft(X1(1:)N_fs))));
X_out=X1+X2;
% X=awgn(Xsnr‘measured‘);
%%%%%%%%%%%ESPRIT算法
for loop=1:mecnt
X=awgn(X_outsnr‘measured‘);
Y1=X(1:M-1:);
Y2=X(2:M:);%子阵1和2
Y=[Y1;Y2];
R=(Y*Y‘)/N_fs;%输出阵列
[edv d1]=eig(R);
d11=diag(d1);
[d_sort pre]=sort(abs(d11 )‘descend‘);%按照降序排列
edv_sort=edv(:pre);%取出信号子空间
edv1=edv_sort(:1:N_source);
Ex=edv1(1:M-1:);
Ey=edv1(M:2*M-2:);%两个子阵的信号子空间
F = pinv(Ex)*Ey; %%%%%%%%%子阵1的逆与子阵2的乘积为不变关系
[edv2d2]=eig(F); % 对F进行特征分解得到特征值
doa(:loop)= -asin( lambda*angle(diag(d2))/(2*pi*d))*180/pi; %角度估计
% doa_sort(:loop) = sort(doa(:loop)‘ascend‘);
end
doa_sort = sort(doa‘ascend‘);
%------蒙特卡洛实验下对不同角度估计值进行绘图
%
figure;
plot(doa_sort(1:)‘-b‘);
hold on;
plot(doa_sort(2:)‘-r‘);
legend(‘-10°‘‘20°‘);
xlabel(‘实验次数‘);
ylabel(‘doa估计‘);
title(‘ESPRIT蒙特卡罗实验‘);
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 2144 2018-03-10 10:42 ESPRIT.m
文件 1862 2018-03-12 09:26 MUSIC.m
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