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。