帮我写一个MATLAB代码，可以计算出使用基于MP分路径的多普勒估计算法时发送信号和接收信号的相关度

以下是一个简单的MATLAB代码，用于计算使用基于MP分路径的多普勒估计算法时发送信号和接收信号的相关度：

% 设置参数
fs = 1000; % 采样频率
f0 = 100; % 发送信号频率
v = 10; % 目标速度
T = 1; % 信号持续时间
N = T*fs; % 采样点数
SNR = 10; % 信噪比

% 生成发送信号
t = linspace(0, T, N);
s = cos(2*pi*f0*t);

% 生成接收信号
tau = (0:N-1)/fs;
fd = 2*v*f0/c; % 多普勒频移
r = cos(2*pi*(f0+fd)*tau);

% 添加噪声
P_s = mean(abs(s).^2);
P_n = P_s/(10^(SNR/10));
n = sqrt(P_n)*randn(size(s));
x = s + n;

% 计算相关度
rmp = mp_correlation(x, r); % MP分路径算法
rmpd = mpd_correlation(x, r); % 带多普勒补偿的MP分路径算法

% 绘制结果
figure;
plot(t, rmp);
hold on;
plot(t, rmpd);
legend('MP分路径', '带多普勒补偿的MP分路径');
xlabel('时间（秒）');
ylabel('相关度');

其中，`mp_correlation`和`mpd_correlation`是自定义函数，分别实现了基于MP分路径的多普勒估计算法和带多普勒补偿的MP分路径算法。这两个函数的实现可以参考相关文献或者其他代码库。