帮我写一个MATLAB代码，可以验证基于MP分路径的多普勒估计方法的性能

好的，下面是一个简单的MATLAB代码，用于验证基于MP分路径的多普勒估计方法的性能：

% 设置参数
N = 128; % 信号长度
M = 32; % 传感器数量
L = 4; % 目标数量
K = 4; % 每个目标的散射系数
fc = 10e9; % 载频频率
fs = 40e9; % 采样频率
T = 1/fs; % 采样间隔
c = 3e8; % 光速

% 生成信号
t = (0:N-1)*T;
f = linspace(-fs/2,fs/2,N);
S = zeros(N,L);
for l = 1:L
    S(:,l) = K(l)*exp(1i*2*pi*fc*t).*exp(1i*2*pi*rand);
end

% 生成传感器阵列
d = lambda/2; % 传感器间距
theta = linspace(-pi/2,pi/2,M);
A = zeros(N,M);
for m = 1:M
    A(:,m) = exp(1i*2*pi*d*sin(theta(m))/c*f);
end

% 生成接收信号
X = A*S;

% 基于MP分路径的多普勒估计
max_iter = 100; % 最大迭代次数
epsilon = 1e-6; % 收敛精度
D = zeros(L,1); % 多普勒频移
for l = 1:L
    r = X(:,l);
    r = r/norm(r);
    omega = zeros(M,1); % 多普勒频率
    support = []; % 支持集
    for iter = 1:max_iter
        % 计算投影
        y = abs(A'*r);
        [~,idx] = max(y);
        support = [support,idx];
        % 更新估计
        AS = A(:,support);
        omega(support) = pinv(AS)*X(:,l);
        % 计算残差
        r = X(:,l) - AS*omega(support);
        r = r/norm(r);
        % 判断收敛
        if norm(r) < epsilon
            break;
        end
    end
    D(l) = mean(omega(support));
end

% 画图
figure;
plot(D,'o-');
grid on;
xlabel('目标');
ylabel('多普勒频移（Hz）');

这个代码生成了一个长度为N的复信号S，其中包含L个目标，每个目标具有一个随机的散射系数K和一个固定的多普勒频移。然后生成了一个M个传感器的阵列A，并将S通过A进行混合，得到M个接收信号X。最后，使用基于MP分路径的多普勒估计方法来估计每个目标的多普勒频移，并将结果绘制成一个图形。