matlab多普勒算法

根据提供的两个引用，介绍两种Matlab多普勒算法：

1. 基于M序列的多普勒补偿算法

% 生成M序列
mseq = comm.MSequence('Polynomial', 'x^5 + x^2 + 1', 'InitialConditions', [0 0 0 0 1], 'SamplesPerFrame', 31);
mseqseq = mseq();
% 模拟雷达信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列
f0 = 100; % 信号频率
s = sin(2*pi*f0*t); % 原始信号
tau = 0.2; % 多普勒频移
s_doppler = s .* exp(1j*2*pi*tau*t); % 加入多普勒频移后的信号
% 多普勒补偿
r = s_doppler .* mseqseq; % 接收信号
r_comp = r .* conj(mseqseq); % 多普勒补偿后的信号

2. 基于循环前缀的最大多普勒频移估计算法

% 生成OFDM信号
N = 64; % 子载波数
cp_len = 16; % 循环前缀长度
data = randi([0 1], N-cp_len, 1); % 数据
ifft_data = ifft(data); % IFFT变换
ofdm_data = [ifft_data(end-cp_len+1:end); ifft_data]; % 加循环前缀
% 模拟多普勒频移
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列
f_doppler = 50; % 多普勒频移
ofdm_data_doppler = ofdm_data .* exp(1j*2*pi*f_doppler*t); % 加入多普勒频移后的OFDM信号
% 最大多普勒频移估计
corr = zeros(1, cp_len); % 相关系数
for i = 1:cp_len
    corr(i) = abs(sum(ofdm_data_doppler(i:i+N-cp_len-1) .* conj(ofdm_data_doppler(i+cp_len:i+N-1))));
end
[~, idx] = max(corr); % 最大相关系数对应的位置
f_doppler_est = (idx-1) / cp_len * fs / N; % 多普勒频移估计值