写一个matlab 非均匀噪声DOA估计代码
时间: 2023-07-28 21:11:10 浏览: 54
当然,我可以帮你编写一个MATLAB的非均匀噪声DOA估计代码。以下是一个简单的例子:
```matlab
% 设置参数
N = 4; % 麦克风数量
M = 1000; % 采样点数量
theta = 30; % 目标信号的DOA角度
% 生成非均匀噪声
noise_var = [1, 2, 3, 4]; % 每个麦克风的噪声方差
noise = sqrt(noise_var) * randn(N, M);
% 生成目标信号
A = exp(1i * pi * sind(theta) * (0:N-1)'); % 目标信号的导向矢量
s = exp(1i * pi * rand(1, M)); % 目标信号的复振幅
x = A * s;
% 添加噪声到信号
x = x + noise;
% 计算协方差矩阵
R = (x * x') / M;
% 使用 MUSIC 算法进行 DOA 估计
[U, ~, ~] = svd(R);
En = U(:, N+1:end); % 噪声子空间的特征向量
theta_range = -90:0.5:90; % DOA 估计范围
Pmusic = zeros(size(theta_range));
for ii = 1:length(theta_range)
a = exp(1i * pi * sind(theta_range(ii)) * (0:N-1)'); % 当前角度的导向矢量
Pmusic(ii) = 1 / (a' * En * En' * a); % MUSIC 算法的谱估计
end
% 绘制结果
figure;
plot(theta_range, 10*log10(Pmusic/max(Pmusic)), 'LineWidth', 2);
xlabel('DOA (°)');
ylabel('谱估计 (dB)');
title('非均匀噪声DOA估计');
grid on;
```
这段代码使用了MUSIC算法进行非均匀噪声下的DOA估计。它首先生成了非均匀噪声,并在目标信号上加上了噪声。然后通过计算协方差矩阵和噪声子空间的特征向量,利用MUSIC算法对DOA进行估计。最后,绘制了谱估计结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体问题进行修改和优化。希望对你有帮助!如果你有任何问题,请随时提问。