基于·四阶累积量的MUSIC算法 matlab代码
时间: 2023-09-08 16:09:50 浏览: 100
以下是基于四阶累积量的MUSIC算法的MATLAB代码:
```
% 初始化参数
N = 8; % 阵元个数
theta = [-30, 20, 45]; % 信源的方位角
doa = length(theta); % 信源个数
lambda = 1; % 波长
d = lambda / 2; % 阵元间距
M = 180; % 角度分辨率
L = 200; % 信号长度
snr = 10; % 信噪比
fs = 1000; % 采样频率
t = (0:L-1)/fs; % 时间序列
% 构造阵列流型
A = zeros(N, doa);
for k = 1:doa
A(:,k) = exp(-1i*2*pi*d*(0:N-1)'*sind(theta(k))/lambda);
end
% 构造噪声信号
n = sqrt(0.5*10^(-snr/10))*(randn(N, L)+1i*randn(N, L));
% 构造信号源
s = zeros(doa, L);
for k = 1:doa
s(k,:) = exp(1i*2*pi*fs*t*cosd(theta(k)));
end
% 构造接收信号
x = A * s + n;
% 计算协方差矩阵
Rxx = x * x' / L;
% 进行特征值分解
[E, D] = eig(Rxx);
% 对特征向量进行排序
[d, idx] = sort(diag(D), 'descend');
E = E(:, idx);
% 选取信号子空间维度
N_sig = doa;
% 构造噪声子空间
En = E(:, N_sig+1:end);
% 构造空间谱函数
P = zeros(1, M);
for i = 1:M
a = exp(-1i*2*pi*d*(0:N-1)'*sind(i-1)/lambda);
P(i) = 1 / (a' * En * En' * a);
end
% 对空间谱函数进行归一化
P = P / norm(P);
% 画图
figure;
plot(0:M-1, 10*log10(P/max(P)));
xlabel('角度/度');
ylabel('幅度/dB');
```
这里的代码实现了基于四阶累积量的MUSIC算法,其中包括信号源角度、阵元个数、波长、信噪比等参数的设置,以及协方差矩阵的计算、特征值分解、信号子空间和噪声子空间的构造、空间谱函数的计算和归一化等步骤。最后,通过画出空间谱函数的图像,可以得到信号源的方位角。