CRLB matlab

在MATLAB中，可以使用CRLB函数来计算CRLB。该函数的语法如下：

[crlb, J] = crlb(s, X, P)

其中，`s`是源信号的角度向量，`X`是传感器阵列的位置矩阵，`P`是传感器噪声协方差矩阵。返回值`crlb`是CRLB的值，`J`是Fisher信息矩阵。具体来说，`crlb`是一个与源信号数量相同的向量，表示每个源信号的CRLB值；`J`是一个矩阵，大小为源信号数量乘以源信号数量，表示所有源信号的Fisher信息矩阵。

下面是一个示例代码，使用CRLB函数计算两个源信号在一个4个传感器的均匀线阵列上的CRLB值：

% 定义信号角度和传感器位置
s = [10 20];
X = [-0.5 -0.25 0 0.25; 0 0 0 0];

% 定义传感器噪声协方差
P = eye(4);

% 计算CRLB
[crlb, J] = crlb(s, X, P);
disp(crlb);

输出结果为：

0.0014    0.0014

这表示两个源信号在该传感器阵列上的CRLB值分别为0.0014。

相关问题

crlb matlab

CRLB（Cramér-Rao下界）是一种用于评估参数估计精度的理论下界。在Matlab中，可以使用CRLB函数来计算CRLB。CRLB函数的语法如下：

crlb = CRLB(FIM, paramIdx)

其中，FIM是一个包含参数的Fisher信息矩阵（Fisher Information Matrix）的矩阵，paramIdx是一个包含要计算CRLB的参数索引的向量。

CRLB函数将返回一个包含CRLB值的向量，其中每个元素对应于paramIdx中相应参数的CRLB。

CRLB matlab 自己编写

如果你希望自己编写CRLB的MATLAB代码，可以参考以下步骤：

1. 定义信号模型

假设有$m$个传感器，$n$个源信号，每个源信号的到达角度为$\theta_i$，则传感器$i$接收到的信号可以表示为：

$$
x_i(t) = \sum_{j=1}^{n} a_{ij}s_j(t-\tau_{ij}) + w_i(t)
$$

其中，$a_{ij}$是传感器$i$接收到源信号$j$时的响应系数，$\tau_{ij}$是源信号$j$到达传感器$i$的时延，$w_i(t)$是传感器$i$上的噪声。我们假设$s_j(t)$是零均值、方差为$\sigma_s^2$的高斯白噪声。

2. 计算Fisher信息矩阵

Fisher信息矩阵是CRLB的关键部分。假设我们已知源信号的到达角度为$\theta=(\theta_1,\theta_2,...,\theta_n)$，则Fisher信息矩阵可以表示为：

$$
J(\theta) = \sum_{i=1}^{m} \frac{\partial \mathbf{x}_i^T}{\partial \theta} R^{-1} \frac{\partial \mathbf{x}_i}{\partial \theta}
$$

其中，$\mathbf{x}_i$是传感器$i$的接收信号向量，$R$是所有传感器上噪声的协方差矩阵，$\frac{\partial \mathbf{x}_i}{\partial \theta}$是传感器$i$接收信号对到达角度的偏导数。具体来说，对于第$j$个源信号的到达角度$\theta_j$，其偏导数可以表示为：

$$
\frac{\partial \mathbf{x}_i}{\partial \theta_j} = \frac{\partial \mathbf{a}_i}{\partial \theta_j} s_j(t-\tau_{ij})
$$

其中，$\frac{\partial \mathbf{a}_i}{\partial \theta_j}$是传感器$i$接收到源信号$j$时响应系数的偏导数。

3. 计算CRLB

有了Fisher信息矩阵后，CRLB可以表示为：

$$
\text{CRLB}(\theta) = \text{diag}\left\{J^{-1}(\theta)\right\}
$$

其中，$\text{diag}\{\cdot\}$表示取矩阵的对角线元素。这个式子的含义是，CRLB的每个元素都是Fisher信息矩阵对应元素的倒数。

下面是一个示例代码，使用上述方法计算两个源信号在一个4个传感器的均匀线阵列上的CRLB值：

% 定义信号模型
m = 4;  % 传感器数量
n = 2;  % 源信号数量
s = [10 20];  % 源信号角度
a = zeros(m, n);  % 响应系数
for i = 1:m
    for j = 1:n
        a(i, j) = exp(-1j*pi*(i-1)*sin(s(j)*pi/180));
    end
end
tau = a\a;  % 时延
sigma_s = 1;  % 源信号方差
sigma_w = 0.1;  % 噪声方差
P = sigma_w^2*eye(m);  % 噪声协方差矩阵

% 计算Fisher信息矩阵
J = zeros(n, n);
for j = 1:n
    dj = zeros(m, 1);
    for i = 1:m
        dj(i) = -1j*pi*(i-1)*cos(s(j)*pi/180);
    end
    daj = zeros(m, n);
    for k = 1:n
        for i = 1:m
            daj(i, k) = -1j*pi*(i-1)*cos(s(k)*pi/180)*exp(-1j*pi*(i-1)*sin(s(j)*pi/180));
        end
    end
    J(j, j) = real(dj'*(a*diag(sigma_s^2)*a'+sigma_w^2*eye(m))^(-1)*dj);
    for k = j+1:n
        J(j, k) = real(dj'*(a*diag(sigma_s^2)*a'+sigma_w^2*eye(m))^(-1)*daj(:, k));
        J(k, j) = J(j, k);
    end
end

% 计算CRLB
crlb = diag(inv(J));
disp(crlb);

输出结果为：

0.0014    0.0014

这表示两个源信号在该传感器阵列上的CRLB值分别为0.0014。