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    文件類型: .m
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    發布日期: 2022-02-20
  • 語言: Matlab
  • 標簽: 相干源??DOA估計??

資源簡介

當接收的信號源是部分相干或者全部相干的時候，信號源協方差矩陣會出現虧秩的情況，進而導致陣列接收數據協方差矩陣出現縮維的情況，所以基于數據協方差矩陣特征分解的子空間類算法性能會變得很差。于是，對于相干源的解相干技術就變得很重要，主要的解相干方法包括：空間平滑方法、基于奇異值分解的方法和基于信號特征矢量的方法。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

%實現算法：信號特征矢量重排法（算法作者：葉中付）
%程序作者：章希睿
%編寫日期：2010年10月12日
%文件名稱：eigenvectorrearrange.m
%算法簡要說明：該算法是針對相干信號源提出的一種解相干方法，其實現步驟如下：
%1.采取N陣元均勻直線標量陣列獲取M個相干信號源，假設信號源全部相干（M%2.求陣列接收數據的最大似然協方差矩陣Rx，并進行特征值分解，確定特征矢量的個數，進而得到重排矩陣的維數L；
%3.根據特征矢量重排的法則確定重排矩陣Rr；
%4.采取MUSIC算法實現信號源數和DOA的估計（進行100次獨立實驗）。

%------clear&clear------%
clc;
clear?all;

%------確定均勻直線標量陣列和信號的相關參數------%
K=100;
N=12;
lamda=1;
d=0.5*lamda;
SNR=10;
Ps=1;
Pn=Ps/10^（0.1*SNR）;
theta=[520255070]*（pi/180）;
M=length（theta）;
for?trial=1:100
????
%------產生全部相干的信號源------%
Sk=sqrt（Ps/2）*（randn（1K）+1i*randn（1K））;
Nk=sqrt（Pn/2）*（randn（NK）+1i*randn（NK））;

%------明確陣列的導向矢量矩陣------%
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=[a1a2a3a4a5];

%------明確陣列接收數據和數據協方差矩陣，并進行特征分解----

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