使用FC网络实现FMCW雷达DoA估计的代码

以下是一个使用Keras实现FMCW雷达DoA估计的代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

# 生成训练数据
def generate_data(num_samples):
    # 生成随机信号
    signal = np.random.randn(num_samples, 64)
    # 生成随机角度
    angles = np.random.uniform(-np.pi/2, np.pi/2, num_samples)
    # 计算相位差
    phase_diff = np.exp(-1j * 2 * np.pi * np.sin(angles) * np.arange(64) / 3e8)
    # 计算接收信号
    received_signal = np.multiply(signal, phase_diff[:, np.newaxis])
    # 返回接收信号和角度
    return received_signal, angles

# 构建FC网络
def build_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(64,)))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
    return model

# 训练模型
def train_model(model, x_train, y_train, epochs):
    model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=32)

# 测试模型
def test_model(model, x_test, y_test):
    loss = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)
    print('Test loss:', loss)

# 生成训练数据
x_train, y_train = generate_data(10000)
# 生成测试数据
x_test, y_test = generate_data(1000)
# 构建模型
model = build_model()
# 训练模型
train_model(model, x_train, y_train, epochs=100)
# 测试模型
test_model(model, x_test, y_test)

这个示例中，我们使用`generate_data`函数生成了训练数据和测试数据，其中信号长度为64，角度范围在$[-\pi/2, \pi/2]$之间。接着，我们使用`build_model`函数构建了一个包含3个全连接层的模型，并使用`train_model`函数训练了100个epoch。最后，使用`test_model`函数测试了模型的性能。