相位共轭波束成形matlab代码
时间: 2023-07-09 21:28:09 浏览: 69
以下是一个简单的相位共轭波束成形的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 设置参数
N = 100; % 信号长度
K = 10; % 波束个数
d = 0.5; % 波束间距
theta0 = 30; % 信号入射角度
snr = 10; % 信噪比
% 生成输入信号
theta = linspace(-90, 90, N);
s = exp(1j*2*pi*d*sin(theta0/180*pi)*(0:N-1)');
% 生成噪声
noise = sqrt(0.5/snr)*(randn(N, K)+1j*randn(N, K));
% 生成信道
h = exp(1j*pi*d*sin(theta/180*pi)*(0:K-1));
% 接收信号
x = h*s + noise;
% 相位共轭波束成形
s_conj = conj(s);
h_conj = conj(h);
x_conj = h_conj*x';
y = h_conj*(s_conj*x_conj);
% 显示结果
figure;
subplot(211);
plot(theta, abs(h'*s));
title('原始波束响应');
subplot(212);
plot(theta, abs(y));
title('相位共轭波束响应');
```
这段代码实现了一个长度为 100,共 10 个波束的相位共轭波束成形。通过设置不同的参数,可以对其进行调整。
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三项谱共轭梯度法matlab代码
很抱歉,根据提供的引用内容,没有找到关于三项谱共轭梯度法的 Matlab 代码。但是,我可以为您提供一些关于共轭梯度法的 Matlab 代码和介绍。
共轭梯度法是一种用于求解大型线性方程组的迭代方法。它的优点是收敛速度快,尤其适用于对称正定矩阵。以下是一个简单的 Matlab 代码示例,用于解决对称正定矩阵的线性方程组:
```matlab
% 定义矩阵A和向量b
A = [4, -1, 0; -1, 4, -1; 0, -1, 4];
b = [1; 2; 3];
% 初始化向量x和r
x = zeros(size(b));
r = b - A*x;
% 初始化共轭向量p和残差向量r
p = r;
rsold = r'*r;
% 迭代求解
for i = 1:length(b)
Ap = A*p;
alpha = rsold / (p'*Ap);
x = x + alpha*p;
r = r - alpha*Ap;
rsnew = r'*r;
if sqrt(rsnew) < 1e-10
break;
end
p = r + (rsnew/rsold)*p;
rsold = rsnew;
end
% 输出结果
disp(x);
```
共轭梯度法matlab代码
下面是共轭梯度法的MATLAB代码:
```
function [x, fval] = conjugate_gradient(A, b, x0, tol)
% 求解线性方程组 Ax = b,使用共轭梯度法
% A: 系数矩阵
% b: 右侧向量
% x0: 初始解向量
% tol: 计算精度
% x: 解向量
% fval: 目标函数值
n = size(A, 1); % 系数矩阵维度
x = x0; % 初始解向量
r = b - A * x; % 初始残差向量
d = r; % 初始方向向量
fval = 0.5 * r' * r; % 初始目标函数值
for k = 1:n
Ad = A * d;
alpha = (r' * r) / (d' * Ad);
x = x + alpha * d;
r_new = r - alpha * Ad;
beta = (r_new' * r_new) / (r' * r);
d = r_new + beta * d;
r = r_new;
fval = 0.5 * r' * r;
if fval < tol
break
end
end
end
```
其中,输入参数 A、b、x0 和 tol 分别为线性方程组的系数矩阵、右侧向量、初始解向量和计算精度。输出参数 x 和 fval 分别为解向量和目标函数值。