求二维的music算法的方位角和俯仰角的角度误差均值，用matlab代码实现

二维的music算法可以用来估计信号源的方位角和俯仰角，其中方位角是相对于水平方向的角度，俯仰角是相对于垂直方向的角度。误差均值可以用来衡量算法的精度。

下面是用matlab实现二维music算法并计算角度误差均值的代码：

% 生成包含两个信号源的二维阵列信号
N = 10; % 线阵元素个数
theta = [-30, 10]; % 两个信号源的方位角
phi = [20, -10]; % 两个信号源的俯仰角
d = 0.5; % 线阵元间距
lamda = 1; % 波长
noise = 0.1*randn(N, 1); % 加噪声

A = zeros(N, 2); % 生成阵列流形矩阵A
for i = 1:N
    A(i, 1) = exp(1j*2*pi*d/lamda*(i-1)*sind(theta(1))*cosd(phi(1)));
    A(i, 2) = exp(1j*2*pi*d/lamda*(i-1)*sind(theta(2))*cosd(phi(2)));
end

s = A*[1; 1] + noise; % 生成接收信号

% MUSIC算法求解信号源的方位角和俯仰角
P = zeros(181, 91); % 方位角和俯仰角的估计概率分布
for th = -90:90
    for ph = -90:90
        a = zeros(N, 1);
        for i = 1:N
            a(i) = exp(1j*2*pi*d/lamda*(i-1)*sind(th)*cosd(ph));
        end
        P(th+91, ph+91) = 1/norm(A'*a)^2;
    end
end

% 计算方位角和俯仰角的估计值
[maxval, maxidx] = max(P(:));
[thidx, phidx] = ind2sub(size(P), maxidx);
th_est = thidx - 91;
ph_est = phidx - 91;

% 计算真实值和估计值的角度误差
th_err = abs(theta - th_est);
ph_err = abs(phi - ph_est);

% 输出结果
fprintf('真实方位角为 %d 和 %d 度，估计方位角为 %d 和 %d 度\n', theta(1), theta(2), th_est(1), th_est(2));
fprintf('真实俯仰角为 %d 和 %d 度，估计俯仰角为 %d 和 %d 度\n', phi(1), phi(2), ph_est(1), ph_est(2));
fprintf('方位角的角度误差均值为 %.2f 度，俯仰角的角度误差均值为 %.2f 度\n', mean(th_err), mean(ph_err));

% 绘制方位角和俯仰角的估计概率分布图
figure;
surf(-90:90, -90:90, P);
xlabel('俯仰角');
ylabel('方位角');
zlabel('概率密度');

这段代码首先生成一个包含两个信号源的二维阵列信号，然后使用MUSIC算法求解信号源的方位角和俯仰角，最后计算真实值和估计值的角度误差，并输出结果和绘制方位角和俯仰角的估计概率分布图。