基于GA-MUSIC的matlab算法代码实现

以下是基于GA-MUSIC的matlab算法代码实现的示例：

clear all;
clc;
N=100;%设置信号长度
M=7;%设置阵元个数
theta=[20 30 40]*pi/180;%设置信号方向
P=length(theta);%设置信号数目
A=zeros(M,P);
for i=1:P
    for j=1:M
        A(j,i)=exp(-j*sin(theta(i)*pi/180)*pi*sqrt(-1));
    end
end
S=randn(P,N);
X=A*S;%产生观测信号

Rxx=X*X'/N;%估计协方差矩阵
[EK E]=eig(Rxx);
[E,I]=sort(diag(E),'descend');
EK=EK(:,I);
G=zeros(M,M-P);
for k=1:M-P
    G(:,k)=EK(:,P+k);
end
theta_est=ga_music(G,2*P-1,M,180);
disp('估计方向为：');
disp(theta_est);

function theta_est=ga_music(G,L,M,range)
%G:降维后的协方差矩阵的特征向量
%L:扫描角度数目
%M:阵元个数
%range:扫描范围
theta=-range/2:0.1:range/2;
theta=theta*pi/180;
P=length(theta);
A=zeros(M,P);
for i=1:P
    for j=1:M
        A(j,i)=exp(-j*sin(theta(i))*pi*sqrt(-1));
    end
end
Pmusic=zeros(1,P);
for i=1:P
    Pmusic(i)=abs(1/A(:,i)'*G*G'*A(:,i));
end
[~,position]=findpeaks(Pmusic);
theta_est=theta(position);
end

该代码实现了基于GA-MUSIC的信号源方向估计。其中，首先产生了观测信号，然后利用观测信号估计协方差矩阵，接着对协方差矩阵进行特征值分解得到降维后的协方差矩阵的特征向量，最后使用GA-MUSIC算法对信号源方向进行估计。