检验天地波 ＭＩ ＭＯ 雷达多 目 标角 度估计 中 存在 强干扰 的 情况 下 ， ＡＰ ＥＳ 算法 的 目 标估计性 能 ， 设计仿真实验代码

下面是一个基于 MATLAB 的仿真实验代码，用于检验 APES 算法在存在强干扰的情况下的目标角度估计性能：

% 仿真参数设置
N = 10000; % 采样点数
M = 10; % 天线数
K = 2; % 目标数
SNR = 20; % 信噪比
theta = [-10 20]; % 目标角度
phi = [-10 20]; % 干扰角度
P = [1 0.5; 0.5 1]; % 目标功率矩阵
Q = [1 0.2; 0.2 1]; % 干扰功率矩阵

% 生成信号和噪声
s = zeros(M, N);
for k = 1:K
    s = s + sqrt(P(k))*exp(1j*2*pi*(0:M-1)'*sind(theta(k)));
end
for k = 1:length(phi)
    n = sqrt(Q(k))*randn(M, N)+1j*sqrt(Q(k))*randn(M, N);
    s = s + n*10^(-SNR/20);
end

% APES 算法目标角度估计
R = s*s'/N;
theta_est = apes(R, M, K);

% 显示估计结果
disp('True angle:');
disp(theta);
disp('Estimated angle:');
disp(theta_est);

% APES 算法函数定义
function theta_est = apes(R, M, K)
    P = eye(M) - 1/M*ones(M, 1)*ones(M, 1)';
    G = zeros(K, M);
    for k = 1:K
        a = exp(1j*2*pi*(0:M-1)'*sind(theta(k)));
        G(k, :) = a'/norm(a);
    end
    G = P*G';
    G_inv = pinv(G);
    H = G*R*G_inv;
    [V, D] = eig(H);
    [~, idx] = sort(diag(D), 'descend');
    V = V(:, idx);
    theta_est = asind(angle(V(1, :))/2/pi);
end

该代码首先设置了仿真参数，包括信号采样点数、天线数、目标数、信噪比、目标角度和干扰角度等。然后生成了信号和噪声，并调用了一个名为 `apes` 的函数来进行 APES 算法的目标角度估计。最后，将真实角度和估计角度显示出来。

`apes` 函数的实现过程如下：首先计算复协方差矩阵 `R`，然后根据目标角度生成方向向量矩阵 `G`，然后进行预白化处理，得到白化后的协方差矩阵 `H`，接着对 `H` 进行特征值分解，得到特征向量矩阵 `V`，最后从 `V` 中选取模值最大的特征向量对应的角度作为目标角度的估计值。

需要注意的是，该代码中假设了目标功率矩阵和干扰功率矩阵是已知的，并且是对角矩阵，这在实际应用中可能不太符合实际情况，需要根据具体应用进行调整。此外，由于 APES 算法对噪声的统计特性有一定要求，因此在实际应用中需要根据具体情况进行参数调整。