%实现算法：信号特征矢量重排法（算法作者：叶中付）
%程序作者：章希睿
%编写日期：2010年10月12日
%文件名称：eigenvectorrearrange.m
%算法简要说明：该算法是针对相干信号源提出的一种解相干方法，其实现步骤如下：
%1.采取N阵元均匀直线标量阵列获取M个相干信号源，假设信号源全部相干（M<N）；
%2.求阵列接收数据的最大似然协方差矩阵Rx，并进行特征值分解，确定特征矢量的个数，进而得到重排矩阵的维数L；
%3.根据特征矢量重排的法则确定重排矩阵Rr；
%4.采取MUSIC算法实现信号源数和DOA的估计（进行100次独立实验）。
%------clear&clear------%
clc;
clear all;
%------确定均匀直线标量阵列和信号的相关参数------%
K=100;
N=12;
lamda=1;
d=0.5*lamda;
SNR=10;
Ps=1;
Pn=Ps/10^(0.1*SNR);
theta=[5,10,15,20,25]*(pi/180);
M=length(theta);
for trial=1:100
%------产生全部相干的信号源------%
Sk=sqrt(Ps/2)*(randn(1,K)+1i*randn(1,K));
Nk=sqrt(Pn/2)*(randn(N,K)+1i*randn(N,K));
%------明确阵列的导向矢量矩阵------%
a1=exp(-1i*2*pi*d*[0:N-1]'*sin(theta(1))/lamda);
a2=exp(-1i*2*pi*d*[0:N-1]'*sin(theta(2))/lamda);
a3=exp(-1i*2*pi*d*[0:N-1]'*sin(theta(3))/lamda);
a4=exp(-1i*2*pi*d*[0:N-1]'*sin(theta(4))/lamda);
a5=exp(-1i*2*pi*d*[0:N-1]'*sin(theta(5))/lamda);
A=[a1,a2,a3,a4,a5];
%------明确阵列接收数据和数据协方差矩阵，并进行特征分解------%
X=A*[Sk;exp(1i*(pi/6))*Sk;exp(1i*(pi/5))*Sk;exp(1i*(pi/4))*Sk;exp(1i*(pi/3))*Sk]+Nk;
Rx=X*X'/K;
[U,V]=eig(Rx);
Un1=U(:,1:(N-M));
%------把大特征值对应的特征矢量拿出来进行重排，并形成重排矩阵------%
% L=floor((2/3)*N+1/3);
L=floor((2/3)*N+1);
Us=U(:,N);
Ek=[Us(1:L),Us(2:L+1),Us(3:L+2),Us(4:L+3),conj(Us(N:-1:N-L+1)),conj(Us(N-1:-1:N-L)),conj(Us(N-2:-1:N-L-1)),conj(Us(N-3:-1:N-L-2))];
Rr=Ek*Ek';
r=rank(Rr);
%------采取MUSIC算法实现信号源数和DOA的估计------%
[Ur,Vr]=eig(Rr);
Un=Ur(:,1:(L-M));
theta1=[0:90]*(pi/180);
Pmusic=zeros(1,length(theta1));
Pmusic1=zeros(1,length(theta1));
for m=1:length(theta1)
a=exp(-1i*2*pi*d*[0:L-1]'*sin(theta1(m))/lamda);
% a1=exp(-1i*2*pi*d*[0:N-1]'*sin(theta1(m))/lamda);
Pmusic(1,m)=1/(a'*Un*Un'*a);
% Pmusic1(1,m)=1/(a1'*Un1*Un1'*a1);
end
% subplot(2,1,1);
plot(theta1*(180/pi),10*log10(abs(Pmusic)));
hold on;
% subplot(2,1,2);
% plot(theta1*(180/pi),10*log10(abs(Pmusic1)));
end
xlabel('方位角（°）');
ylabel('MUSIC空间谱图（dB）');
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