比幅测向算法源代码计算出角度信息MATLAB

以下是一个简单的MATLAB程序，用于实现比幅测向算法并计算角度信息：

% 输入信号x和参考信号y
x = [1 2 3 4 5];
y = [1 0.5 -0.5 -1 0];

% 计算FFT
X = fft(x);
Y = fft(y);

% 计算比幅
G = abs(X) ./ abs(Y);

% 计算角度信息
phi = angle(X) - angle(Y);

% 转换为度数制
phi_deg = phi * 180 / pi;

% 打印结果
disp('比幅：');
disp(G);
disp('角度信息（度数）：');
disp(phi_deg);

该程序首先输入信号x和参考信号y，然后计算它们的FFT。接着，计算比幅G和角度信息phi，并将角度信息转换为度数制。最后，程序打印出比幅和角度信息。

请注意，这只是一个简单的示例程序，实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。

相关问题

比幅测向算法源代码MATLAB

以下是一种基于Cross-correlation的比幅测向算法的MATLAB代码示例：

% 比幅测向算法源代码
clear;clc;
%% 参数设置
fs = 100e3; % 采样频率
N = 1024; % FFT点数
fc = 10e3; % 信号中心频率
f0 = 1e3; % 信号频率偏移
theta = 30; % 信号入射角度
d = 0.5; % 阵元间距离
lambda = 340/fc; % 波长
k = 2*pi/lambda; % 波数
SNR = 10; % 信噪比

%% 仿真信号生成
t = (0:N-1)/fs;
s = sin(2*pi*fc*t + 2*pi*f0*t.*sin(theta/180*pi));
s = s.*hamming(N)';
s = awgn(s, SNR);

%% 阵列数据处理
x = zeros(1, N);
for n = 1:N
    x(:,n) = s(n)*exp(-1j*k*d*cos((n-1)*pi/(N-1))*sin(theta/180*pi));
end
X = fft(x, N, 2);
Rxx = X*X'/N; % 计算协方差矩阵
Rxx = Rxx + eye(N)*1e-6; % 加入微小正则项，避免奇异
[~, ind] = max(abs(Rxx(1,:)));
dphi = angle(Rxx(1, ind)); % 直达波相位
A = zeros(1, N-1);
for n = 1:N-1
    A(n) = abs(sum(exp(-1j*(n-1)*2*pi*(0:N-1)/(N-1))*Rxx(1,:)'));
end
[~, ind] = max(A);
theta_hat = asin((ind-1)/(N-1))*180/pi; % 估计信号入射角度
fprintf('True angle: %.2f, Estimated angle: %.2f\n', theta, theta_hat);

该代码使用了一个长度为N的阵列接收到一个来自方位角theta和频率f0的单频信号，信号的中心频率为fc。通过计算接收到的数据的FFT和协方差矩阵，使用Cross-correlation方法估计信号的入射角度。

无源测向算法matlab

无源测向算法是通过接收信号的时间差或相位差来确定信号源的位置。常见的无源测向算法有MUSIC、ESPRIT、ROOT-MUSIC等。下面是使用MATLAB实现MUSIC算法的示例代码：

% 生成信号源
theta = [20 60 110]; % 信号源角度
N = 1000; % 采样点数
M = length(theta); % 信号源数
d = 0.5; % 阵元间距
lambda = 1; % 波长
snr = 10; % 信噪比
s = zeros(M,N); % 信号矩阵
for k = 1:M
    s(k,:) = exp(1j*2*pi*d/lambda*sin(theta(k)*pi/180)*(0:N-1));
end
s = s./sqrt(M); % 归一化

% 生成噪声
noise = sqrt(0.5)*randn(M,N) + 1j*sqrt(0.5)*randn(M,N);
noise = noise./sqrt(M); % 归一化

% 生成接收信号
x = s + 10^(-snr/20)*noise;

% MUSIC算法
Rxx = x*x'/N; % 信号相关矩阵
[V,D] = eig(Rxx); % 特征值分解
[E,index] = sort(diag(D),'descend'); % 特征值排序
V = V(:,index); % 特征向量排序
En = V(:,M+1:end); % 噪声子空间
theta_range = 0:0.5:180; % 角度范围
Pmusic = zeros(size(theta_range));
for k = 1:length(theta_range)
    a = exp(1j*2*pi*d/lambda*sin(theta_range(k)*pi/180)*(0:M-1)');
    Pmusic(k) = 1/(a'*En*En'*a);
end
Pmusic = 10*log10(Pmusic/max(Pmusic)); % 归一化功率谱
plot(theta_range,Pmusic);
xlabel('Angle (degree)'); ylabel('Normalized Power (dB)');

这段代码生成三个信号源，使用MUSIC算法进行无源测向。根据信号源的角度，生成信号矩阵，并添加高斯白噪声。然后计算信号相关矩阵，进行特征值分解，得到噪声子空间。在给定角度范围内，计算每个角度的功率谱，并绘制图像。可以看到，图像中有三个峰，对应于三个信号源的位置。