DoA无线电测向 数据集

DoA无线电测向数据集是指用于无线电测向算法研究的数据集，其中DoA代表方向角度量（Direction of Arrival）。这些数据集通常包含已知方向的无线电信号的采样数据，以及与这些信号相关的方向信息。这些数据集可以用于评估和比较不同的无线电测向算法的性能。

目前已经有一些公开的DoA无线电测向数据集可供使用，例如MUSIC数据集、UCLA数据集和Mogilny数据集等。这些数据集通常包含多个天线阵列的采样数据，以及与这些数据相关的方向信息。研究人员可以使用这些数据集来测试和比较不同的无线电测向算法的性能，以及开发新的算法。

# 以下是使用MUSIC算法进行DoA无线电测向的Python代码示例
import numpy as np
from scipy import signal

# 生成模拟数据
N = 1000 # 采样点数
M = 8 # 天线数
K = 3 # 信号数
theta = np.array([30, 60, 90]) # 信号到达角度
noise_power = 0.1 # 噪声功率
s = np.exp(1j * 2 * np.pi * np.random.rand(K, N)) # 信号
A = np.exp(1j * 2 * np.pi * np.arange(M) * np.sin(np.deg2rad(theta)).reshape(-1, 1)) # 天线阵列响应矩阵
X = A @ s + np.sqrt(noise_power / 2) * (np.random.randn(M, N) + 1j * np.random.randn(M, N)) # 采样数据

# MUSIC算法
Rxx = X @ X.conj().T / N # 采样协方差矩阵
eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(Rxx) # 特征值和特征向量
noise_subspace = eigvecs[:, K:M] # 噪声子空间
theta_range = np.arange(-90, 90, 0.1) # 方向角度范围
A_range = np.exp(1j * 2 * np.pi * np.arange(M) * np.sin(np.deg2rad(theta_range)).reshape(-1, 1)) # 方向角度范围对应的天线阵列响应矩阵
Pmusic = np.zeros_like(theta_range)
for i in range(len(theta_range)):
    a = A_range[i, :]
    Pmusic[i] = 1 / (a.conj().T @ noise_subspace @ noise_subspace.conj().T @ a)

# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(theta_range, 10 * np.log10(Pmusic / np.max(Pmusic)))
plt.xlabel('Angle (degree)')
plt.ylabel('Power (dB)')
plt.title('MUSIC Spectrum')
plt.show()