高频地波雷达利用SVD-FRFT算法抑制海杂波matlab代码

以下是使用SVD-FRFT算法抑制海杂波的高频地波雷达Matlab代码：

% 假设海杂波数据为x，雷达数据为y
% 设置分数阶阶数和傅里叶重构参数
order = 1.5;
frft_param = 0.5;

% 对海杂波和雷达数据分别进行SVD-FRFT变换
[Ux, Sx, Vx] = svd_frft(x, order);
[Uy, Sy, Vy] = svd_frft(y, order);

% 对海杂波和雷达数据进行傅里叶重构变换
rx = ifrft(Sx, Vx, frft_param);
ry = ifrft(Sy, Vy, frft_param);

% 计算海杂波和雷达数据的协方差矩阵
Cx = cov(rx, ry);

% 对协方差矩阵进行SVD分解
[U, S, V] = svd(Cx);

% 计算特征值和特征向量
eig_vals = diag(S);
eig_vecs = V;

% 将海杂波和雷达数据的SVD-FRFT系数矩阵进行重构
Sx_new = Sx * eig_vecs(1, 2:end)';
Sy_new = Sy * eig_vecs(1, 2:end)';

% 对重构后的SVD-FRFT系数矩阵进行傅里叶重构
rx_new = ifrft(Sx_new, Vx, frft_param);
ry_new = ifrft(Sy_new, Vy, frft_param);

% 将抑制后的雷达数据和海杂波数据相减
output_data = y - rx_new;

% 输出抑制后的雷达数据
disp(output_data);

上述代码中，`svd_frft`函数用于实现SVD-FRFT变换，`ifrft`函数用于进行傅里叶重构变换。代码中首先对海杂波和雷达数据进行SVD-FRFT变换，并进行傅里叶重构变换。然后计算海杂波和雷达数据的协方差矩阵，并对其进行SVD分解，得到特征值和特征向量。接着将海杂波和雷达数据的SVD-FRFT系数矩阵进行重构，并对重构后的系数矩阵进行傅里叶重构。最后将抑制后的雷达数据和海杂波数据相减，得到抑制后的雷达数据。