关于二维传统music算法仿真云图的MATLAB代码

以下是一个简单的二维传统MUSIC算法仿真云图的MATLAB代码示例：

% 设置仿真参数
M = 4; % 阵列元素个数
N = 10; % 信号源个数
K = 1000; % 采样点数
SNR = 10; % 信噪比
theta = linspace(-pi/2, pi/2, K); % 信号源角度
P = zeros(K, K); % 仿真云图

% 生成信号源和噪声
rng(1); % 设置随机数种子
A = ones(N, 1); % 信号源幅度
S = zeros(M, N); % 信号源位置
for i = 1:N
    S(:,i) = [cos(theta(i)); sin(theta(i)); 0; 0]; % 在x-y平面分布
end
X = A * exp(1j*2*pi*rand(M,N)); % 信号源
N = sqrt(0.5/SNR) * (randn(M,K) + 1j*randn(M,K)); % 噪声

% 仿真云图计算
for i = 1:K
    R = exp(1j*2*pi*0.5*(0:M-1).'*sin(theta(i))); % 接收矩阵
    Xn = X + N(:,i); % 加噪信号
    Rn = R * Xn; % 接收信号
    [U,~,~] = svd(Rn); % 奇异值分解
    Un = U(:,N+1:M); % 去除噪声子空间
    P(:,i) = sum(abs(Un'*R).^2, 1); % 计算功率谱密度
end

% 显示仿真云图
figure;
imagesc(theta/pi*180, theta/pi*180, 10*log10(P)); % 以dB单位显示
axis square;
xlabel('Source Angle (degree)');
ylabel('Source Angle (degree)');
colorbar;

此代码生成了一个包含10个信号源的仿真云图，显示了信号源在x-y平面上的角度估计结果。在实际应用中，可以根据需要修改仿真参数，例如信号源个数、阵列元素个数、信噪比等，以便更好地模拟实际场景并分析算法的性能。