基于Matlab的子空间类算法在相干信号波达方向估计中的代码

在MATLAB中，基于子空间类算法，如MUSIC (Multiple Signal Classification) 或 ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotating Invariant Techniques)，用于估计相干信号源的方向。这些算法通常用于处理高维阵列信号处理场景，比如雷达、通信系统等。

以下是一个简化版的MATLAB代码示例，展示如何使用MUSIC算法估计方向向量：

% 假设我们有二维均匀线阵的数据矩阵X
data = ...; % 二维数据矩阵，包含接收的信号

% 计算样本协方差矩阵
covMat = cov(data);

% 确定阵列结构参数
sensorPositions = ...; % 例如，如果你有一个二维线阵，这里的值就是阵列元素的位置
sensorSeparation = ...; % 阵列元素之间的距离

% 根据阵列结构计算DFT矩阵和U矩阵
[D, U] = dftmtx(size(data, 2)); % DFT矩阵
U = toeplitz(sensorPositions) * U; % 空间响应矩阵

% M矩阵（奇异值分解）
[U, S, V] = svd(U');

% MUSIC谱估计
[MUSIC_spectrum,_music_steering_vectors] = music(S, D', V'); 

% 寻找最大值对应的 steering vectors，即估计的方向
[~, idx] = max(MUSIC_spectrum);
estimated_directions = music_steering_vectors(:, idx);

% 显示结果
disp(['Estimated directions: ', num2str(estimated_directions)])