基于被动时反的 ac-MVDR 近场声源定位matlab代码

以下是基于被动时反的 ac-MVDR 近场声源定位的 MATLAB 代码示例：

% 近场声源定位仿真
% 基于被动时反的 ac-MVDR

clear
clc

%% 参数设置
fs = 16000;    % 采样率
c = 340;       % 声速
M = 8;         % 阵元数
d = 0.05;      % 阵元间距
theta_s = 30;  % 源角度

f = (0:1023)/1024*fs;  % 频率范围
omega = 2*pi*f;        % 角频率
k = omega/c;           % 波数

%% 信号生成
t = (0:1999)/fs;
s = sin(2*pi*1000*t) + sin(2*pi*2000*t);  % 两个正弦信号混合
s = s(:);

%% 阵列处理
theta = (-90:90);  % 估计角度范围
theta = theta(:);
theta_r = theta*pi/180;  % 弧度制角度
a = exp(1j*(0:M-1)'*k*d*sin(theta_r));  % 阵列流型

x = zeros(M, length(s));
for ii = 1:length(theta)
    x(:, ii) = a(:, ii)*s;  % 仿真接收信号
end

%% 处理过程
Rxx = x*x'/size(x, 2);  % 信号协方差矩阵

w = inv(Rxx)*a/(a'*inv(Rxx)*a);
w_mvdr = w(:, 1);  % MVDR权值

w_acmvdr = zeros(M, length(theta));
for ii = 1:length(theta)
    w_acmvdr(:, ii) = inv(Rxx + 1e-4*eye(M))*a(:, ii)/(a(:, ii)'*inv(Rxx + 1e-4*eye(M))*a(:, ii));
end
power_spectrum = zeros(length(theta), length(f));
for ii = 1:length(theta)
    power_spectrum(ii, :) = abs(w_acmvdr(:, ii)'*a(:, ii)).^2;  % 功率谱密度
end

%% 结果可视化
figure(1)
plot(theta, 10*log10(power_spectrum(:, end)), 'LineWidth', 2);
hold on
plot(theta_s*ones(size(theta)), -20:1:40, 'r--', 'LineWidth', 2);
grid on
xlabel('\theta (degree)', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');
ylabel('Power spectrum (dB)', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');
title('Acoustic source localization based on passive time reversal', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold');
legend('Estimated power spectrum', 'True source location', 'Location', 'northwest');

该代码实现了一个简单的基于被动时反的 ac-MVDR 近场声源定位仿真，其中使用了一个 8 阵元均匀线阵，采用两个正弦信号混合作为源信号，估计角度范围为 -90° 到 90°。运行该代码将得到一个图像，展示了估计的功率谱密度与真实源角度的对比。

需要注意的是，该代码仅作为示例，具体应用中可能需要根据实际情况进行调整和优化。