clear;
close all;
clc
c=1500;% v波速
f0=7500; % 中心频率
l=c/f0; % 波长
d=0.5*l; %阵元间距
N=100; %信号长度
M=15; % 阵元数
P=2; %信源数
f1=7540; % 信号频率
f2=7550; %信号频率
fs=15000; % 采样频率
t=0:1/fs:(N-1)/fs;
f=[f1,f1]';
theta1=0; %角度
theta2=8;
theta11=pi*theta1/180;
theta22=pi*theta2/180;
theta=[theta11 theta22];
SNR=[10,10];% SNR
for k0=1:2
SN(k0)=sqrt(2*10^(SNR(k0)/10));
end
for i=1:P
for q=1:M
A(i,q)=exp(-j*(q-1)*2*pi*d*sin(theta(i))/l);
end
end
S=exp(j*2*pi*f*t);% 信号
for k1=1:2
S1(k1,:)=SN(k1)*S(k1,:);
end
Wn=randn(M,N)+j*randn(M,N); % 噪声
x=A'*S1+Wn;
R=x*x'/N;
[V D]=eig(R);
tezhen=diag(D);
[lambda,index] = sort((diag(D)));
UU=V(:,index(1:M-P));
VV1=R(1,:);
VV2=V(:,index(M))';
Q=8;
for i1=1:Q
Y2(i1,:)=VV2(i1:i1+7);
end
[V2 D2]=eig(Y2);
tezhen2=diag(D2);
[lambda2,index2] = sort((diag(D2)));
UU3=V2(:,index2(1:Q-P));
theta=-90:0.1:90;
xishu=5;
for k1=1:length(tezhen2)
UU4(:,k1)=1/(tezhen2(k1)^xishu)*V2(:,k1);
end
for i = 1:length(theta)
for q=1:M;
atheta(1,q)=exp(-j*(q-1)*2*pi*d*sin(theta(i)*pi/180)/l);
end
for q=1:Q;
atheta1(1,q)=exp(-j*(q-1)*2*pi*d*sin(theta(i)*pi/180)/l);
end
WW=atheta*UU*UU'*atheta';
WW2=atheta1*UU3*UU3'*atheta1';
WW3=atheta1*UU4*UU4'*atheta1';
Pu(i)=abs(1/WW);
Pu2(i)=abs(1/WW2);
Pu3(i)=abs(1/WW3);
end
Pu3= 10*log10(Pu3/max(Pu3));
Pu2= 10*log10(Pu2/max(Pu2));
Pu= 10*log10(Pu/max(Pu));
figure(1);
plot(theta,Pu,'r-');
hold on
plot(theta,Pu2,'g-');
plot(theta,Pu3,'k-');
xlabel('角度/\circ')
ylabel('归一化功率谱/dB')
legend('MUSIC','矩阵重构1','矩阵重构2')
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Matlab实现MUSIC算法与矩阵重构算法对比
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