matlab绘制比幅法测向间距误差变化曲线

要绘制比幅法测向间距误差变化曲线，需要先计算出每个角度下的测向间距误差。这可以通过比幅法的公式进行计算。

假设在角度为theta的情况下，比幅法计算得到的测向间距为d1和d2，而真实的测向间距为d，则测向间距误差为delta = abs(d1*cos(theta) - d2*sin(theta) - d)。

接下来，可以在Matlab中使用plot函数绘制误差变化曲线。具体步骤如下：

1. 定义角度范围和步长，例如：theta = 0:0.1:180;

2. 根据比幅法公式计算每个角度下的测向间距误差，例如：

delta = abs(d1*cosd(theta) - d2*sind(theta) - d);

其中，cosd和sind是Matlab中的函数，用于计算角度的余弦和正弦值。

3. 使用plot函数绘制误差变化曲线，例如：

plot(theta, delta);

xlabel('角度/度');

ylabel('测向间距误差');

title('比幅法测向间距误差变化曲线');

grid on;

其中，xlabel、ylabel和title用于设置坐标轴标签和标题，grid on用于显示网格线。

绘制出的曲线可以直观地反映出比幅法测向间距误差随角度变化的情况，有助于分析和优化比幅法的测量精度。

相关问题

3通道间距150比幅测向算法MATLAB代码

以下是一种可能的MATLAB代码实现：

clc; clear; close all;

%% 参数设置
fc = 10e9; % 信号频率
c = 3e8; % 光速
lambda = c / fc; % 波长

d = lambda / 2; % 天线间距
M = 3; % 天线数
N = 512; % 采样点数
L = 256; % 子带数

SNR = 20; % 信噪比

%% 生成信号
theta = [30, 60, 90]; % 信号入射角度
A = [1, 0.5, 0.2]; % 信号幅度
S = zeros(N, M);
for i = 1 : length(theta)
    S(:, i) = A(i) * exp(1j * 2 * pi * d * (0 : N - 1).' * sind(theta(i)) / lambda);
end
noise = randn(N, M) + 1j * randn(N, M); % 生成高斯白噪声
noise = noise / norm(noise) * norm(S) / (10^(SNR / 20)); % 计算噪声功率
X = S + noise; % 合成接收信号

%% 三通道间距为150的测向算法
M1 = 1; % 第一路天线索引
M2 = 2; % 第二路天线索引
M3 = 3; % 第三路天线索引
d1 = 0; % 第一路天线到达时延
d2 = d * cosd(theta(M2)) / c; % 第二路天线到达时延
d3 = d * cosd(theta(M3)) / c; % 第三路天线到达时延

f = linspace(-0.5, 0.5, N).'; % 频率坐标
t = linspace(0, (N - 1) / N, N).'; % 时间坐标
w = exp(-1j * 2 * pi * f * t.'); % 时间频率矩阵

D1 = diag(exp(-1j * 2 * pi * f * d1)); % 第一路天线相位延迟矩阵
D2 = diag(exp(-1j * 2 * pi * f * d2)); % 第二路天线相位延迟矩阵
D3 = diag(exp(-1j * 2 * pi * f * d3)); % 第三路天线相位延迟矩阵

P = zeros(L, 1); % 初始化功率谱
for l = 1 : L
    fl = f((l - 1) * N / L + 1 : l * N / L); % 当前子带频率范围
    wl = w((l - 1) * N / L + 1 : l * N / L, :); % 当前子带时间频率矩阵
    
    X1 = X(:, M1) .* D1; % 第一路接收信号
    X2 = X(:, M2) .* D2; % 第二路接收信号
    X3 = X(:, M3) .* D3; % 第三路接收信号
    
    Y1 = X1 * wl'; % 第一路下变频
    Y2 = X2 * wl'; % 第二路下变频
    Y3 = X3 * wl'; % 第三路下变频
    
    Z1 = fft(Y1, L); % 第一路FFT
    Z2 = fft(Y2, L); % 第二路FFT
    Z3 = fft(Y3, L); % 第三路FFT
    
    H21 = Z2 ./ Z1; % 第二路与第一路的频率响应
    H31 = Z3 ./ Z1; % 第三路与第一路的频率响应
    
    P(l) = abs(mean(H21 .* conj(H31)));
end

%% 结果显示
figure;
plot(linspace(-90, 90, L), 10 * log10(P));
xlabel('角度/°');
ylabel('功率谱/dB');
title('三通道间距为150的测向算法');
grid on;

这段代码实现了三通道间距为150的测向算法，包括信号生成、噪声添加、时延矩阵生成、下变频、FFT、频率响应计算和功率谱计算。其中，L是子带数，可以根据需要调整。最后，代码绘制了功率谱曲线，可以通过观察峰值位置来确定信号的入射角度。

比幅测向算法源代码MATLAB

以下是一种基于 MUSIC 算法的比幅测向算法的 MATLAB 代码示例：

% 生成一个2D平面上的天线阵列
d_x = 0.5;
d_y = 0.5;
N_x = 10;
N_y = 10;
x_axis = linspace(-(N_x-1)*d_x/2, (N_x-1)*d_x/2, N_x);
y_axis = linspace(-(N_y-1)*d_y/2, (N_y-1)*d_y/2, N_y);
[X, Y] = meshgrid(x_axis, y_axis);
array = [X(:), Y(:)];

% 生成信号源位置
source = [1, 2];

% 生成接收到的信号
lambda = 1; % 波长
k = 2*pi/lambda; % 波数
d = norm(array(1,:)-array(2,:)); % 天线间距
phi = k*(d*cosd(30)*sind(60)*source(1)+d*sind(30)*sind(60)*source(2)); % 信号相位
s = exp(1j*phi);

% 加入噪声
SNR = 10; % 信噪比
P_s = mean(abs(s).^2); % 信号功率
P_n = P_s/(10^(SNR/10)); % 噪声功率
n = sqrt(P_n/2)*(randn(size(array,1),1)+1j*randn(size(array,1),1));
x = s + n;

% MUSIC算法比幅测向
theta = linspace(0, 360, 181); % 搜索角度范围
Rxx = x * x' / size(x,2); % 信号自相关矩阵
[V, D] = eig(Rxx); % 对自相关矩阵进行特征值分解
[~, idx] = sort(diag(D), 'descend'); % 特征值从大到小排序
Pn = V(:,idx(N_x+1:end)) * V(:,idx(N_x+1:end))'; % 噪声空间投影矩阵
Pn_norm = trace(Pn) / (N_x*N_y-size(x,1)); % 噪声空间投影矩阵的归一化常数
spectrum = zeros(size(theta));
for i = 1:length(theta)
    a = exp(-1j*k*(array(:,1)*cosd(theta(i))+array(:,2)*sind(theta(i))))';
    spectrum(i) = 1/(a'*(Pn/a)/Pn_norm*a);
end

% 求解峰值
[~, idx] = findpeaks(abs(spectrum));
theta_hat = theta(idx);

% 绘制结果
figure;
subplot(121);
plot(array(:,1), array(:,2), 'o', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(source(1), source(2), 'x', 'MarkerSize', 20, 'LineWidth', 2);
axis equal;
title('Antenna Array');
subplot(122);
plot(theta, abs(spectrum));
hold on;
plot(theta_hat, abs(spectrum(idx)), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
xlabel('Angle (degree)');
ylabel('Spectrum');
title('MUSIC Algorithm');

其中，`array` 是一个 $N_x \times N_y$ 的 2D 天线阵列，`source` 是信号源的位置，`x` 是接收到的信号，`SNR` 是信噪比。在代码中，我们首先计算出信号的自相关矩阵 `Rxx`，然后对其进行特征值分解得到特征向量矩阵 `V` 和特征值矩阵 `D`。我们将特征向量按照对应的特征值从大到小排序，然后取前 $N_x$ 个特征向量组成信号空间投影矩阵 `Ps`。噪声空间投影矩阵 `Pn` 则是除了信号空间投影矩阵之外的所有特征向量组成的矩阵。

然后，我们在一定的角度范围内搜索信号的入射角度，计算出对应的导向矢量 `a`，并计算出其与噪声空间投影矩阵的乘积，最后计算出 MUSIC 算法的谱。在谱中，每个峰值对应一个信号源的入射角度。我们可以使用 MATLAB 自带的 `findpeaks` 函数来寻找峰值，并求解出对应的入射角度。

最后，我们可以将结果绘制出来，包括天线阵列的位置、信号源的位置以及 MUSIC 算法的谱。