阵列天线校准WF算法

阵列天线校准WF算法是一种用于校准阵列天线的算法，它可以通过对天线元素的增益和相位进行调整，来优化阵列的性能。下面是一个演示阵列天线校准WF算法的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

# 生成信号源
theta = np.array([-30, 10, 50])  # 信号的到达角度
n = 100  # 采样点数
t = np.arange(n)
s = np.exp(1j * 2 * np.pi * np.sin(np.deg2rad(theta[0])) * t) + \
    np.exp(1j * 2 * np.pi * np.sin(np.deg2rad(theta[1])) * t) + \
    np.exp(1j * 2 * np.pi * np.sin(np.deg2rad(theta[2])) * t)

# 创建阵列天线
antenna = phased.ULA()
antenna.NumElements = 16
antenna.ElementSpacing = 0.3 * lambda
cosineElement = phased.CosineAntennaElement()
antenna.Element = cosineElement

# 校准阵列天线
calibrator = phased.WidebandCalibrator()
calibrator.SamplesPerFrame = n
calibrator.NumFrames = 1
calibrator.CalibrationSignal = s
calibrator.SensorArray = antenna
calibrator()

# 估计到达角度
estimator = phased.BeamspaceESPRITEstimator()
estimator.SensorArray = antenna
doa = estimator(s)

# 绘制结果
plt.figure()
plt.plot(theta, 'ro', label='True DOA')
plt.plot(doa, 'bo', label='Estimated DOA')
plt.xlabel('Signal Index')
plt.ylabel('Angle (degrees)')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

这个例子中，我们首先生成了三个到达角度为-30°、10°和50°的信号源。然后，我们创建了一个16个元素的阵列天线，并使用阵列天线校准WF算法对阵列进行校准。最后，我们使用波束空间ESPRIT到达方向(DOA)估计器估计信号的到达角度，并将真实的到达角度和估计的到达角度进行比较。