写一个matlab非均匀噪声DOA估计代码

非均匀噪声的DOA估计是一个复杂的问题，没有一个通用的MATLAB代码可以适用于所有情况。然而，我可以为您提供一个基于MUSIC算法的简单示例代码，以便您了解非均匀噪声DOA估计的大致过程。请注意，这只是一个简化的示例，并且需要根据具体情况进行适当修改和调整。

% 设置参数
numAntennas = 8; % 接收阵列的天线数
numSignals = 2; % 信号源的数量
doa = [-30, 10]; % 信号源的到达角度（以度为单位）
snr = 10; % 信噪比（以dB为单位）

% 生成接收信号
theta = doa*pi/180; % 将角度转换为弧度
signal = exp(1i*2*pi*(0:numSignals-1)'*sin(theta)); % 信号源的波形
noisePower = [0.5, 1]; % 不同天线上的噪声功率
receivedSignal = zeros(numAntennas, 1000); % 接收信号矩阵
for i = 1:numAntennas
    noise = sqrt(noisePower(i))*(randn(1,1000) + 1i*randn(1,1000)); % 不同天线上的噪声
    receivedSignal(i,:) = signal(i)*exp(1i*2*pi*(0:999)*randn + sin(theta(i))) + noise; % 带有非均匀噪声的接收信号
end

% MUSIC算法进行DOA估计
covMat = receivedSignal*receivedSignal'/size(receivedSignal,2); % 计算协方差矩阵
[U,S,V] = svd(covMat); % 对协方差矩阵进行奇异值分解
noiseSubspace = U(:,numSignals+1:end); % 提取噪声子空间
angles = -90:0.5:90; % 角度范围
spectrum = zeros(size(angles)); % 构建频谱
for i = 1:length(angles)
    steeringVector = exp(1i*2*pi*(0:numAntennas-1)'*sin(angles(i)*pi/180)); % 构建导向矢量
    spectrum(i) = 1/(steeringVector'*(noiseSubspace*noiseSubspace')*steeringVector); % MUSIC谱估计
end

% 绘制DOA估计结果
plot(angles,spectrum);
xlabel('到达角度（度）');
ylabel('MUSIC谱');
title('DOA估计结果');

这个示例代码演示了如何使用MUSIC算法进行非均匀噪声下的DOA估计。代码中，我们设置了8个接收天线，2个信号源，指定了信号源的到达角度和信噪比。接收信号生成时，每个天线上的噪声功率不同，形成非均匀噪声的情况。然后，通过计算协方差矩阵、奇异值分解以及MUSIC谱估计，得到DOA估计结果。

请注意，这只是一个简化的示例代码，实际的非均匀噪声DOA估计可能需要更复杂的处理和优化，具体需要根据实际情况进行调整和修改。