matlab中phat时延估计算法仿真实验代码

MATLAB中phat时延估计算法是一种用于计算信号传输或到达时间差的方法。该算法基于相干信号传播的原理，通过测量信号到达的时间差来推断信号传输的时延。

以下是一种基于MATLAB的phat时延估计算法的仿真实验代码：

% 设置参数
fs = 1000; % 采样率
f = 100; % 信号频率
t = 0:1/fs:1; % 时间轴
tau = 0.2; % 时延

% 生成信号
x1 = sin(2*pi*f*t); % 原始信号
x2 = sin(2*pi*f*(t-tau)); % 延迟信号

% 添加高斯白噪声
snr = 10; % 信噪比
x2 = awgn(x2, snr, 'measured');

% 计算自相关函数
[R, lags] = xcorr(x1, x2);

% 寻找峰值位置
[~, idx] = max(R);
estimated_delay = lags(idx) / fs;

% 绘制结果
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x1, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(t, x2, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
legend('原始信号', '延迟信号');
title('原始信号与延迟信号');

subplot(2, 1, 2);
plot(lags/fs, R, 'm', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot([estimated_delay, estimated_delay], [min(R), max(R)], 'g--', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('延迟 (s)');
ylabel('相关值');
legend('自相关函数', '估计时延');
title('自相关函数及估计的时延');

% 输出估计的时延
disp(['估计的时延为：', num2str(estimated_delay), '秒。']);

上述代码首先设置了采样率、信号频率和时延等参数，然后利用这些参数生成原始信号和延迟信号，并添加了高斯白噪声。

接下来，通过计算信号的自相关函数，找到自相关函数最大峰值的位置，从而得到信号的估计时延。

最后，绘制了原始信号与延迟信号的波形图，并绘制了自相关函数和估计时延的图像。同时，将估计的时延输出到命令行窗口中。

以上就是一个使用MATLAB实现phat时延估计算法的简单仿真实验代码。