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    文件類型: .zip
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    發布日期: 2021-07-25
  • 語言: Matlab
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資源簡介

首先分析了基于非相干信號子空間(ISM)的寬帶源DOA估計方法，并將基于數據陣共軛重構的修正MUSIC算法應用于ISM方法中，提高了分辨能力而且可以分辨相干信源。接下來討論了相干信號子空間(CSM)方法的寬帶相干源DOA估計，分析了聚焦矩陣及聚焦頻率對DOA估計性能的影響，給出了最佳聚焦矩陣的選擇標準和最佳聚焦頻率的選擇方法。針對色噪聲環境下寬帶信號的波達方向估計，研究了傳播算子思想應用于TCT聚焦矩陣的相干信源DOA估計新方法。該方法基于傳播算子思想，直接利用陣列接收信號估計噪聲相關矩陣，得到一種快速TCT聚焦矩陣。從而提高了色噪聲環境下寬帶信號DOA估計的性能，傳播算子的應用避免了TCT算法中復雜的特征分解，降低了運算量。通過計算機仿真證明了新方法的有效性和可行性。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

function?p=music（）
N=10;???????%陣元個數
L=1000;?????
J=10;???????%頻率點數
M=10^4;?????%時域抽樣快拍數
f0=100;?%信號中心頻率
fs=100;?????%抽樣頻率1000MHZ
SNR=100;????%20dB的信噪比10lg（SNR）
q=zeros（N（M/L））;?
T=100;?%發射脈寬?100s
%t=T*[0:1/M:（M-1）/M];%離散點對應的時間點
B=40;??%調頻帶寬?30MHz
K=B/T;???????????%頻率調制斜率
Ts=1/fs;??????????%采樣周期?
u=0.5;?????%入射角
%2?產生信號模型
?for?n=1:1:N
tao=0.5*（n-1）*u/f0;??????????????????%for??k=1:1:length（t）
?t=linspace（-T/2-taoT/2-taoM）;
?X（n:）=SNR*exp（j*2*pi*（f0*t+0.5*K*t.^2））;?????????%X（nk）=exp（j*2*pi*（f0*（t（k）-0.5*（n-1）*u/（2*f0））+0.5*K*（t（k）-0.5*（n-1）*u/（2*f0））.^2））;+0.5*K*t.^2
?end?????????????????????????????????%end
????????
?
?????%Xn=sqrt（1/2）*randn（NM）+j*sqrt（1/2）*rand（NM）;
Xn=wgn（NM0‘complex‘）;???
%常規MUSIC算法

Y=X+Xn;%?N*M?階矩陣??????????????????????????????????????????????????????????????
for?m=1:L
??for?i=1:N?
????for?k=1:（M/L）
????q（ikm）=Y（i（m-1）*J+k）;
?????end????????%分成L個子矩陣（L*J=M）?????
??end?
??p（::m）=abs（fft（q（::m）10））;
end?

for?i=1:（M/L）????
????for?m=1:L
????r（:mi）=p（:im）;
????end???
end?

for?i=1:（M/L）
Rx（::i）=r（::i）*r（::i）‘/L;
[F（::i）D（::i）]=eigs（Rx（::i）N-3‘SM‘）;
xa=-1:0.01:1;
n=[0:1:N-1]‘;
fk=f0-B/2+i*B/10;
????for?m=1:length（xa）
????????Va=exp（j*pi*fk/f0*xa（m）*n）;???
????????p0（im）=1/（Va‘*F（::i）*F（::i）‘*Va）;????
????end????
end?
?z=zeros（1length（xa））;
for?i=1:（M/L）
?z=z+p0（i:）;??%矩陣各行累加
end
?
p1=z/（M/L）;
%作圖??
plot（xa10*log10（p1））;
title（‘Classic?MUSIC?Spectrum‘）;
xlabel（‘Angle‘）;
ylabel（‘Spectrum‘）;
grid?on;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????1636??2011-05-05?11:12??music.m
?????文件?????????636??2018-10-13?18:45??readme.txt

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