请给出利用CBF算法进行空间谱估计的matlab代码，要求两个目标来向角分别为10°和20°

CBF (Capon Beamforming) 算法是一种广泛应用于阵列信号处理的空间谱估计方法，它通过最小化噪声功率来提高方向性的分辨率。以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算两个目标在给定角度下的谱估计。假设我们有一个二维均匀线阵（ULA），并且你知道阵元间距、采样频率等信息。

% 假设已知数据
array_length = L; % 线阵长度（元素数量）
element_spacing = lambda / 2; % 阵元间距（波长的一半）
fs = sampling_frequency; % 采样频率
signal_angle_1 = 10; % 目标1的角度（度）
signal_angle_2 = 20; % 目标2的角度（度）

% 将角度转换为弧度
signal_angle_rad_1 = deg2rad(signal_angle_1);
signal_angle_rad_2 = deg2rad(signal_angle_2);

% 计算到达时间差
time_delays = element_spacing * sin(signal_angle_rad_1 - signal_angle_rad_2) / (2 * fs);

% 创建虚拟信号源的延迟矩阵
delay_matrix = [zeros(1, size(data, 1)); zeros(size(time_delays))];
data_delayed = circshift(data, delay_matrix); % 数据延时

% CBF函数核心部分
[weights, Pxx] = cbonf(array_length, data_delayed, fs, [], 'noise');

% 绘制谱估计结果
imagesc(-90:0.1:90, -Pxx(:, 1), abs(Pxx));
hold on;
plot(deg2rad([signal_angle_1 signal_angle_1]), [0 max(abs(Pxx(:, 1)))], 'r', 'LineWidth', 2);
plot(deg2rad([signal_angle_2 signal_angle_2]), [0 max(abs(Pxx(:, 1)))], 'g', 'LineWidth', 2);
xlabel('Azimuth Angle (degrees)');
ylabel('Power');
title('Spectrum Estimation with CBF');

% 相关问题:
1. 这段代码里的`cbonf`是什么函数？
2. 如何处理实际测量的数据噪声？
3. 如果阵列长度或信号源角度未知，如何调整此代码？

请注意，这个例子假设了输入的`data`是一个包含所有接收信号的矩阵，并且`cbonf`函数可能是MATLAB内置的或者自定义的函数，实际应用中你需要根据库或工具箱来查找或编写该函数。如果你没有现成的`cbonf`函数，需要寻找类似` MUSIC`或` ESPRIT`之类的算法实现。