matlab的压缩感知DOA估计

压缩感知DOA估计是一种利用压缩感知技术进行信号方向估计的方法。在matlab中，可以使用以下步骤来实现：

1. 构造压缩感知矩阵。可以使用随机矩阵或稀疏矩阵，也可以使用matlab中的compressiveSensing函数进行构造。

2. 获取DOA信号的稀疏表示。可以使用稀疏表示算法，如OMP、BP等算法。

3. 压缩感知DOA估计。使用压缩感知矩阵和DOA信号的稀疏表示进行压缩感知估计，得到DOA估计结果。

以下是一个简单的matlab示例代码，演示了如何使用OMP算法进行压缩感知DOA估计：

% 构造压缩感知矩阵
M = 20;       % 矩阵行数
N = 50;       % 矩阵列数
Phi = randn(M, N);   % 随机高斯矩阵

% 生成DOA信号
Nsig = 4;     % 信号数量
theta = [-30 10 50 -20];   % 信号DOA角度
Amp = ones(1, Nsig);       % 信号幅度
Nfft = 1024;              % FFT点数
X = getDOA(Nsig, theta, Amp, Nfft);   % 生成DOA信号

% 获取DOA信号的稀疏表示
K = 2;          % 稀疏度
x_sparse = OMP(Phi*X, Phi, K);   % 使用OMP算法获取稀疏表示

% 压缩感知DOA估计
theta_hat = zeros(1, Nsig);    % 估计DOA角度
for ii=1:Nsig
    % 构造测量矩阵
    phi_i = exp(-1j*2*pi*(0:N-1)'*sind(theta(ii)));  
    y = abs(phi_i'*X);    % 测量信号
    y_sparse = OMP(y, Phi, K);   % 使用OMP算法获取稀疏表示
    % 最小二乘估计
    theta_hat(ii) = lsdoa(y_sparse, phi_i, Nfft);   % 使用lsdoa函数进行最小二乘估计
end

% 绘制结果
figure;
plot(theta, Amp, 'r*', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(theta_hat, Amp, 'bo', 'LineWidth', 2);
xlabel('DOA angle (deg)');
ylabel('Amplitude');
legend('True DOA', 'Estimated DOA');

其中，getDOA、OMP和lsdoa分别是生成DOA信号、稀疏表示算法和最小二乘估计函数。在实际应用中，可以根据需要选择不同的算法和参数进行实现。